Senior Machine Learning Specialist

Vitesco Technologies dezvoltă tehnologii inovatoare, eficiente, pentru toate tipurile de vehicule, cu focus pe cele hibride și electrice. Portofoliul nostru include soluții de electrificare de 48 de volți, acționări electrice și echipamente electronice pentru vehicule hibride și electrice. De asemenea, gama de produse conține unități electronice de control, senzori și actuatori, precum și soluții pentru post-tratament de evacuare.

Soluțiile noastre mențin fluxul durabil și eficient de resurse umane, bunuri și servicii. Ne desfășurăm activitatea având la bază un angajament clar: reducerea emisiilor de CO2. Prin soluțiile noastre modelăm viitorul mobilității curate și totodată ne îndeplinim responsabilitatea socială față de societate, demonstrăm că suntem un partener de încredere pentru clienți și o alegere înțeleaptă pentru investitori.

Produsele și serviciile se schimbă și noi modele de afaceri apar la fiecare 24 de ore, peste tot în lume. Noi suntem atenți la aceste evoluții pentru a determina și conduce simultan schimbarea și a inova ziua de mâine. Împărtășim pasiunea noastră pentru tehnologie și mobilitate cu colegii noștri din întreaga lume. Ne încurajăm angajații să își creeze noi perspective, să cunoască alte domenii funcționale și alte culturi. Vitesco Technologies îi susține pe parcursul călătoriei cu programe de dezvoltare. Așa profităm de oportunitățile care ne apar în cale – folosindu-ne de cunoștințele noastre pentru a dezvolta mobilitatea durabilă a viitorului.

Job Requirements:



Degree in Data Science/IT or Engineering;
Data modelling and data engineering skills (Python, KNIME, R);
Solid knowledge on Machine Learning and Deep Learning;
Experience in querying databases (SQL);
Basic skills in programming and scripting (JavaScript, HMTL/CSS, Bash, Shell);
Expertise in Cloud Technologies and Cloud Computing (AWS, Azure);
Solid background in Mathematics;
Very good English skills written and spoken (German would be a plus);
Strong service provider attitude;
Strong data mind;
Ability to define problems and draw valid conclusions from data;
Very good communication, presentation and teamwork skills.

Each team member has individual applied competences strengthening the whole AI team, in one or both areas of expertise:


Data Scientists, with the ability to apply probability theory (for example: distribution analysis, conditional probabilities, independence, Bayes theorem, etc.), statistics (for example: hypothesis testing, bias/variance trade-offs, mean, variance, and mode) and data analysis (for example: pre-processing, visualization and metrics such as accuracy, R-squared, residuals, precision, and recall).
Artificial Intelligence Specialists with the ability to use classic Machine Learning models (for example: PCA, K-means, K-NNs, SVM, Logistic Regression, Linear Regression, and Decision Tree Learning), methods to train them (such as initialization, optimization, regularization, and hyperparameter tuning).