TV-L/NBesG, 30 Tage jährlichen Erholungsurlaub, Heilig Abend und Silvester frei, zielgerichtete fachliche und persönliche Fortbildungsangebote, Firmenfitness EGYM Wellpass, Corporate Benefits (dauerhafte Preisnachlässe z. B. auf Reisen, Mode, Technik, Mobilfunk u. v. m.), kostenlose Parkplätze direkt am Gebäude. Der Dienstort ist Lingen . Durch Möglichkeiten der flexiblen Arbeitszeiten und familienorientierten Arbeitszeitmodellen unterstützen wir die Vereinbarkeit von Familie und Beruf.
Mehr als 800 namhafte Anbieter aus den Bereichen Mode, Kommunikation, Technik, Reisen, Veranstaltungen u. v. m. bieten unseren Mitarbeitenden exklusive Rabatte, die in Onlineshops oder in Filialen direkt vor Ort eingelöst werden können.
Du verfügst über folgende Qualifikationen Ausbildung: Du verfügst über eine abgeschlossene Wohnungswirtschaftliche oder technische Ausbildung z.B. als zertifizierter Haustechniker (w/m/d), Meister/Techniker (w/m/d) oder einer vergleichbaren Ausbildung. Berufserfahrung: Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung im Facility Management oder anderen technischen Bereichen in einem vergleichbaren Umfeld.
Aufgabenbereiche Mitarbeit in Projekten des europäischen Data Science & Advanced Analytics Teams.Konzeption, Design, Entwicklung und Umsetzung komplexer innovativer KI-/Machine‑Learning‑Lösungen sowie Durchführung und Implementierung von Konzeptstudien unter Einsatz fortgeschrittener statistischer Methoden.Entwicklung von Deep‑Learning‑Modellen zur Extraktion strukturierter medizinischer Konzepte aus unstrukturierten Daten.Produktionsreife Implementierung von Machine‑Learning‑Algorithmen auf Big‑Data‑Plattformen.Anwendung moderner Data‑Mining‑ und Machine‑Learning‑Techniken im Zusammenhang mit Healthcare‑Big‑Data zur Identifikation komplexer Zusammenhänge und zur Verknüpfung heterogener Datenquellen.Fortgeschrittener Einsatz von Large Language Models für Zusammenfassungen, Chatbots, Entitätsextraktion usw.Entwicklung grundlegender Deep‑Learning‑Modelle für Assets und Patienten.Aufbau und Training neuer produktionsreifer Algorithmen, die aus komplexen, hochdimensionalen Daten lernen und Muster erkennen, aus denen ML‑Modelle und Anwendungen entwickelt werden können.