Fakten zur Stelle
- Sprachen
- Deutsch · C1, Englisch · C1
- Arbeitsmodell
- Hybrid
- Orte
- Chemnitz
der job in 20 sekunden
Signal Processing & Data Engineer
Du verarbeitest hochaufgelöste Spannungsdaten von Batteriezellen aus Messstationen zu verlässlichen Qualitätsaussagen. Du entwickelst Features aus Zeitreihen, baust Streaming-fähige Module für eine verteilte Pipeline und betreust Kundenprojekte technisch. Die Stelle ist auf eine Entwicklung Richtung Senior angelegt.
Wen sucht LIMATICA GmbH wirklich?
Gesucht wird eine Person mit Elektrotechnik-Hintergrund und mehrjähriger Praxis mit realen Messdaten, die Signalverarbeitung physikalisch begründet, in Durchsatz denkt und sauber mit Python, Tests und CI/CD arbeitet.
Kernaufgaben
- 01Physikalisch sinnvolle Features aus rohen Zeitreihen von Zellrauschdaten ableiten
- 02Feature-Berechnungen für Streaming mit hohem Durchsatz entwerfen
- 03Modulare Knoten für die verteilte Pipeline bauen und in Rust-Produktion überführen
- 04Auswertungen end-to-end automatisieren bis zu Reports
- 05Kundenprojekte technisch verantworten, Ergebnisse kommunizieren
Was du mitbringen solltest
Gefordert
- Python
- Git
- CI/CD
- Rust
- Signalverarbeitung
- Verteilte Datenverarbeitung
Rollenprofil
Data Engineering · Daten & KI
aus dem Stellentitel
- Arbeitsumfeld
- eigenes Produkt (Produktunternehmen)
- Kundenkontakt
- regelmäßig Kundenkontakt
- Führung
- ohne Führungsverantwortung
Worauf es bei der Erfahrung ankommt
- Wunsch: mindestens 3 Jahre Erfahrung mit Daten mit MES, IIoT & Industrie 4.0 oder Energie, Climate & CleanTech-SoftwareGenau diese Spezialisierung
„3+ years with real-world measurement data“
Softwaredomänen
- MES, IIoT & Industrie 4.0bestätigt
- Energie, Climate & CleanTech-Softwarebestätigt
Auch interessant für
- · Messtechnik-Ingenieur:innen mit Programmiererfahrung, die in Data Engineering wechseln wollen
- · Data Engineers aus der Industrie mit Interesse an Signalverarbeitung
- · DSP-Entwickler:innen aus Elektronik oder Automotive, die mit großen Datenmengen arbeiten wollen
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- Physikalisch sinnvolle Features aus rohen Zeitreihen von Zellrauschdaten ableiten
„Derive features from raw time series that make physical sense that hold up in production“
- Feature-Berechnungen für Streaming mit hohem Durchsatz entwerfen
„Design feature computations that work in streaming mode, at a throughput of up to 10,000 measurements per hour.“
- Modulare Knoten für die verteilte Pipeline bauen und in Rust-Produktion überführen
„Build modular, parameterizable nodes for our distributed processing pipeline and help bring them into our Rust-based production environment.“
- Auswertungen end-to-end automatisieren bis zu Reports
„Automate evaluations end to end, from raw data to reports for our engineering team and our customers.“
- Kundenprojekte technisch verantworten, Ergebnisse kommunizieren
„Assess requirements, communicate interim results and findings, and turn feedback into improvements.“
- Pflicht: Python
„Clean engineering: Python, Git, tests and CI/CD as a matter of course“
- Pflicht: Git
„Clean engineering: Python, Git, tests and CI/CD as a matter of course“
- Pflicht: CI/CD
„Clean engineering: Python, Git, tests and CI/CD as a matter of course“
- Pflicht: Rust
„No Rust expertise needed, but the will to learn it“
- Pflicht: Signalverarbeitung
„Sampling, noise, filtering and artifacts you know from practice, not just lectures.“
- Pflicht: Verteilte Datenverarbeitung
„You think in throughput: data formats, intermediate results, distributed and cached processing.“
- Arbeitsmodell: Hybrid
„hybrid“
- Arbeitsumfeld: eigenes Produkt (Produktunternehmen)
„Build modular, parameterizable nodes for our distributed processing pipeline“
- Kundenkontakt: regelmäßig Kundenkontakt
„Own customer projects technically: Assess requirements, communicate interim results and findings, and turn feedback into improvements.“
aufgaben
Berufsfelder
- Data & KI
anforderungen
Fähigkeiten
- Python
- Git
- CI/CD
- Rust
- Signalverarbeitung
- Verteilte Datenverarbeitung
originalanzeige
Die vollständige Beschreibung findest du in der Originalanzeige. Oben siehst du unsere eigene Analyse der Stelle.