Introduction

Sie sind auf der Suche nach einem Job, der neue Herausforderungen bietet und Ihnen die Möglichkeit schafft, sich beruflich und fachlich weiterzuentwickeln? Dann machen Sie den entscheidenden Schritt und bewerben Sie sich bei Brunel!

Wir suchen zum nächstmöglichen Zeitpunkt einen Data Expert Predictive Modeling (w/m/d) für den Raum Vöcklabruck.

What are you going to do

  • In dieser Position verantworten Sie die Konzeption, Entwicklung und kontinuierliche Weiterentwicklung prädiktiver Modelle sowie datenbasierter Personalisierungslösungen im Umfeld medizinischer Ultraschallsysteme. Ziel ist die Ableitung belastbarer, umsetzbarer Erkenntnisse aus komplexen Systemdaten zur Unterstützung von Produktoptimierung, Performancebewertung und datengetriebenen Entscheidungsprozessen.
  • Sie führen vertiefte explorative, statistische und modellbasierte Analysen großer, regulierter Datensätze durch und identifizieren systematische Muster, Trends sowie potenzielle Optimierungshebel.
  • Auf dieser Basis entwickeln, evaluieren und validieren Sie Machine Learning Modelle unter Einsatz geeigneter Performanzkennzahlen, strukturierter experimenteller Designs und etablierter Validierungsframeworks.
  • Ein weiterer Schwerpunkt liegt in der technischen Integration der Modelle in bestehende Produkte und Plattformen. Hierzu arbeiten Sie eng mit Engineering, Produktmanagement und Analytics zusammen und stellen sicher, dass analytische Lösungen robust, reproduzierbar und produktionsfähig implementiert werden.
  • Sie dokumentieren Modellannahmen, Limitationen, Validierungsergebnisse und Performancekennzahlen nachvollziehbar und revisionssicher.
  • Darüber hinaus überwachen Sie die Modellperformance im Zeitverlauf, identifizieren Abweichungen und leiten bei Bedarf Rekalibrierungen oder Retrainings ein.
  • Die Einhaltung relevanter Qualitätsstandards sowie regulatorischer Anforderungen und Data Governance Richtlinien ist integraler Bestandteil Ihrer Tätigkeit.

Essential skills and knowledge 

  • Abgeschlossenes Doktoratsstudium in Data Science, Statistik, Informatik, Angewandter Mathematik oder einer vergleichbaren quantitativen Disziplin
  • Mehrjährige Erfahrung in statistischer Modellierung, Machine Learning und prädiktiver Analytik im industriellen oder regulierten Umfeld
  • Sehr gute Kenntnisse in Python sowie fundierte praktische Erfahrung in der Entwicklung, Validierung und Operationalisierung prädiktiver Modelle
  • Erfahrung im Umgang mit großen, komplexen und regulierten technischen Datensätzen sowie deren strukturierter Analyse
  • Fundierte Kenntnisse in Modellvalidierung, Performanzbewertung, Experimentdesign und A B Tests
  • Erfahrung mit fortgeschrittenen Modellierungsansätzen wie Deep Learning, probabilistischer Modellierung oder kausaler Inferenz
  • Praxis in der Arbeit mit Cloud Umgebungen, idealerweise AWS und SageMaker, einschließlich Training, Deployment und Monitoring von Modellen
  • Erfahrung in der produktiven Implementierung datengetriebener Lösungen in bestehende Systemlandschaften
  • Fähigkeit, analytische Ergebnisse adressatengerecht zu kommunizieren und interdisziplinär mit Engineering, Produktmanagement und Analytics Teams zusammenzuarbeiten

What we offer

Wir bieten Ihnen eine Unternehmenskultur, die geprägt ist von der Vielfältigkeit unserer Mitarbeiter:innen sowie von gegenseitiger Wertschätzung - zwischen den Mitarbeitenden und auf allen Unternehmensebenen. Dazu gehören, neben abwechslungsreichen Stammtischen mit den lokalen Brunel Teams, auch regelmäßige Feedback-Gespräche über Ihre Herausforderungen und Perspektiven mit Ihrem Account Manager:in. Mit individuellen Fortbildungen und Trainings werden Sie optimal gefördert und auf zukünftige Projekte vorbereitet. Ein unbefristetes Arbeitsverhältnis und ein Gleitzeitmodell sind bei uns selbstverständlich.

Das Bruttojahresgehalt beträgt mindestens € 68.800,-. Je nach Qualifikation und Berufserfahrung ist die Bereitschaft einer deutlichen Überbezahlung gegeben.

Closing: April 24, 2026

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Vacancy reference: TR-279537

AJ

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Alexander Jungwirt

+43 662 83000110

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