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Technische Informatik & Embedded SystemsGebäudetechnik & InnenausbauSonstige Stellen im IT-Bereichrequirements into technical solutions through workshops, prototyping, and iterative delivery· Collaborate with customers across the delivery lifecycle (workshops, reviews, UAT) to…
Profil-Symbol Bitte überprüfen Sie Ihre E-Mails Wir haben Ihnen eine E-Mail an mit einem Link zur Verifizierung Ihrer E-Mail-Adresse. Der Link in der E-Mail läuft ab in 4 hours.…
Inside Sales Manager mit Führungserfahrung für ein internationales Umfeld im Bereich Gebäudeautomation am Standort Wildenhag.
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Senior Consultant / Manager Data & AI (all genders) To strengthen our Data & AI team in Austria, we are looking for experienced consultants who support our clients in building…
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Elektronik, Automatisationrequirements (but not 100% of the listed criteria) – we believe skills evolve over time. If you’re willing to learn and grow with us, we invite you to join our team! By clicking the link above or any third-party link wit …
Medien, VerlagswesenRequirements: • Bachelor’s Degree or higher in Electrical & Electronics/ECE/Instrumentation/Software Engineering preferred, or equivalent. • Minimum 5 years hands-on experience in automated control system design and trou …
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Intelligente Systeme sind kein Buzzword mehr, sondern Alltag in österreichischen Entwicklungsabteilungen. Sensoren, die selbst entscheiden. Maschinen, die aus Betriebsdaten lernen. Wer in diesem Feld arbeitet, sitzt an der Schnittstelle zwischen klassischer Ingenieurskunst und Software, die mitdenkt. Klingt abstrakt? Ist es selten. Meist geht es um sehr konkrete Fragen: Warum meldet die Anlage einen Fehler, bevor überhaupt etwas kaputt ist – und wie bringt man ihr das bei?
Die Aufgaben reichen von der Datenaufbereitung über das Trainieren von Modellen bis zum Einbetten dieser Modelle in reale Hardware. Sie modellieren Prozesse, testen Algorithmen gegen Messwerte aus der Produktion und diskutieren mit Kolleg:innen aus Mechatronik und Elektronik, wo Rechenleistung überhaupt Sinn ergibt. Ein Teil des Jobs ist Handwerk, ein anderer reines Verstehen. Beides braucht Geduld.
Wege hinein und gefragte Qualifikationen
Der klassische Einstieg führt über ein Studium der technischen Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik oder Data Science – häufig an einer FH mit Praxissemester, was den Übergang in den Betrieb spürbar erleichtert. Aber auch Quereinsteiger:innen aus der Automatisierung, die sich Machine-Learning-Grundlagen selbst erarbeitet haben, kommen unter. Was Arbeitgeber sehen wollen: solides Verständnis von Signalverarbeitung, sauberer Code, und die Fähigkeit, ein Ergebnis so zu erklären, dass auch die Fertigung damit etwas anfangen kann. Python und C sind gesetzt. Domänenwissen schlägt oft das schönste Modell.
Und die Arbeitgeber selbst? In Österreich verteilt sich das breit. Industrieausrüster und Sensorhersteller, Automobilzulieferer rund um Graz und Linz, forschungsnahe Betriebe im Umfeld der Technischen Universitäten, dazu spezialisierte Ingenieurbüros, die für den Mittelstand smarte Lösungen entwickeln. Manche Teams sind winzig und experimentierfreudig, andere Teil großer Konzernstrukturen mit klaren Prozessen.
Wenn Sie gern an Problemen sitzen, die noch niemand vollständig gelöst hat, und dabei nicht die Bodenhaftung zur physischen Maschine verlieren, passt das ziemlich gut. Der Rest kommt mit den Projekten.
Intelligent in Zahlen
Intelligente Systeme sind kein Buzzword mehr, sondern Alltag in österreichischen Entwicklungsabteilungen. Sensoren, die selbst entscheiden. Maschinen, die aus Betriebsdaten lernen. Wer in diesem Feld arbeitet, sitzt an der Schnittstelle zwischen klassischer Ingenieurskunst und Software, die mitdenkt. Klingt abstrakt? Ist es selten. Meist geht es um sehr konkrete Fragen: Warum meldet die Anlage einen Fehler, bevor überhaupt etwas kaputt ist – und wie bringt man ihr das bei?
Die Aufgaben reichen von der Datenaufbereitung über das Trainieren von Modellen bis zum Einbetten dieser Modelle in reale Hardware. Sie modellieren Prozesse, testen Algorithmen gegen Messwerte aus der Produktion und diskutieren mit Kolleg:innen aus Mechatronik und Elektronik, wo Rechenleistung überhaupt Sinn ergibt. Ein Teil des Jobs ist Handwerk, ein anderer reines Verstehen. Beides braucht Geduld.
Wege hinein und gefragte Qualifikationen
Der klassische Einstieg führt über ein Studium der technischen Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik oder Data Science – häufig an einer FH mit Praxissemester, was den Übergang in den Betrieb spürbar erleichtert. Aber auch Quereinsteiger:innen aus der Automatisierung, die sich Machine-Learning-Grundlagen selbst erarbeitet haben, kommen unter. Was Arbeitgeber sehen wollen: solides Verständnis von Signalverarbeitung, sauberer Code, und die Fähigkeit, ein Ergebnis so zu erklären, dass auch die Fertigung damit etwas anfangen kann. Python und C sind gesetzt. Domänenwissen schlägt oft das schönste Modell.
Und die Arbeitgeber selbst? In Österreich verteilt sich das breit. Industrieausrüster und Sensorhersteller, Automobilzulieferer rund um Graz und Linz, forschungsnahe Betriebe im Umfeld der Technischen Universitäten, dazu spezialisierte Ingenieurbüros, die für den Mittelstand smarte Lösungen entwickeln. Manche Teams sind winzig und experimentierfreudig, andere Teil großer Konzernstrukturen mit klaren Prozessen.
Wenn Sie gern an Problemen sitzen, die noch niemand vollständig gelöst hat, und dabei nicht die Bodenhaftung zur physischen Maschine verlieren, passt das ziemlich gut. Der Rest kommt mit den Projekten.