Individuelle Karriereplanung und -förderung, abwechslungsreiche und herausfordernde Aufgaben in Verbindung mit Gestaltungsfreiheit: Das macht das Arbeitsumfeld der TÜV NORD GROUP aus und ermöglicht exzellente Lösungen für Menschen, Technik und Umwelt in mehr als 100 Ländern. Wir handeln jederzeit verantwortlich, vereinen Diversität mit Kollegialität und nutzen die soziale Vielfalt konstruktiv als eine Quelle für Kreativität und Innovationskraft in unserem Unternehmen.
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Schwerpunkte des Studienangebotes und der Forschungsfelder sind insbesondere die Bereiche Technik, Informatik, Wirtschaft oder auch Maritimes. Nationale und internationale Netzwerke ermöglichen der Hochschule die Arbeit an zahlreichen Forschungsprojekten.
#Corporate Benefits: Sparen leicht gemacht - Profitiere von attraktiven Rabatten auf Reisen, Technik und vieles mehr. *Einige Angebote können je nach Standort variieren Nordex verfolgt eine Politik gleichberechtigter Jobchancen. Alle Entscheidungen im Bewerbungsprozess werden unabhängig von Religion, Alter, Geschlecht, Hautfarbe, Nationalität oder Behinderungen und in voller Übereinstimmung mit allen gültigen Gesetzen getroffen.
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Wir sind auf die Überlassung und Vermittlung von Fach- und Führungskräften in den Geschäftsfeldern Industrie & Technik, Engineering sowie Office & Management spezialisiert. Wir sind Ihr regionaler Partner für Ihre individuelle berufliche Perspektive.
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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.