Automated Greenhouse Expert - Frankfurt a.M., Deutschland - Bayer AG

Beschreibung

Bei Bayer sind wir Visionär*innen und entschlossen, die größten Herausforderungen unseres Planeten zu überwinden und zu einer Welt beizutragen, in der genug Nahrung und ausreichende medizinische Versorgung für alle Menschen keine unerreichbaren Ziele mehr darstellen. Wir tun dies mit Energie, Neugier und purer Hingabe, lernen stets von den Menschen um uns herum, erweitern unsere Denkweise, verbessern unsere Fähigkeiten und definieren das "Unmögliche" neu. Es gibt viele Gründe, sich uns anzuschließen: Wenn Du nach einer abwechslungsreichen und bedeutungsvollen beruflichen Zukunft strebst, in der Du gemeinsam mit anderen brillanten Köpfen wirklich etwas bewegen kannst, möchten wir Dich in unserem Team haben.

Automated Greenhouse Expert - Phenotyping & Data Analysis (alle Geschlechter)

DEINE AUFGABEN UND VERANTWORTLICHKEITEN

• Du implementierst Ad-hoc-Datenanalysen inklusive Visualisierung und POC-Modelle für die Bildanalyse
• Du bist verantwortlich für die Evaluierung und Anwendung neuer Tools und Methoden zur Verbesserung der Versuchsqualität
  (sensorbasierte Pflanzenphänotypisierung und Datenanalyse)
• Du unterstützt die praktische Durchführung von Gewächshausversuchen in einer automatisierten Umgebung, einschließlich
  Planung, Anwendung, Fehlerbehebung der Automatisierung und der Auswertung von Versuchen
• Gemeinsam mit dem Team bist du für die Anpassung und Entwicklung von Automatisierung und Digitalisierung verantwortlich, um
  eine Steigerung von Effizienz und Qualität sicherzustellen
• Du arbeitest mit verschiedenen technischen Disziplinen, Kunden und Anbietern/Lieferanten zusammen, um einen erfolgreichen
  Tagesbetrieb zu gewährleisten

WAS DU MITBRINGST

• Abgeschlossenes Studium der Pflanzenwissenschaften, der Landwirtschaft, des Gartenbaus oder ähnliches, entweder mit einem
  Master-Abschluss oder einem Bachelor-Abschluss mit technischer Ausbildung und mehrjähriger Berufserfahrung
• Fundierte Erfahrung in Pflanzenphysiologie, Automatisierungsprozessen und Anwendungen von Sensortechnologie, Phänotypisierung
  und Bildanalyse ist ein großes Plus sowie Erfahrung in der Versuchsplanung und Datenanalyse, einschließlich Versuchsplanung, statistische
  Analyse und Datenvisualisierung
• Gewächshauserfahrung mit ausgeprägter mechanischer Begabung und praktischer Erfahrung bei der Fehlersuche in der Automatisierung
• Erfahrung mit MS Office, Computer- und/oder Softwaresystemen, die in der wissenschaftlichen Datenanalyse verwendet werden, mit der
  Fähigkeit, sich schnell in neue Software-Programme und Werkzeuge wie R, Python, Spotfire einzuarbeiten
• Hervorragende organisatorische Fähigkeiten, ausgeprägte Problemlösungsfähigkeiten und effektive Umsetzung operativer Strategien mit
  einer "Can do"-Einstellung
• Fähigkeit mit einem sich ständig veränderndem und komplexen Forschungsumfeld sehr gut umzugehen sowie hohes Maß an Eigen-
  motivation, Eigenverantwortung, Proaktivität und die Fähigkeit Entscheidungen zu treffen
• Hohes Maß an sozialer Kompetenz, ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit Stakeholder-Management in einem
  dynamischen, sehr kollaborativen Arbeitsumfeld voranzutreiben
• Bereitschaft, gelegentlich an Wochenenden zu arbeiten, um den Automatisierungsfluss sicherzustellen
• Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse, in Wort und Schrift, runden dein Profil ab

Be you. Be Bayer.

DEINE BEWERBUNG

Dies ist deine Chance, dich mit uns gemeinsam den größten globalen Herausforderungen unserer Zeit zu stellen: die Gesundheit der Menschen zu erhalten, die wachsende Weltbevölkerung zu ernähren und den Klimawandel zu verlangsamen. Du hast eine Stimme, Ideen und Perspektiven, die wir hören möchten. Denn unser Erfolg beginnt mit dir. Sei dabei. Sei Bayer.

Bayer begrüßt Bewerbungen aller Menschen ungeachtet von ethnischer Herkunft, nationaler Herkunft, Geschlecht, Alter, körperlichen Merkmalen, sozialer Herkunft, Behinderung, Mitgliedschaft in einer Gewerkschaft, Religion, Familienstand, Schwangerschaft, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität oder einem anderen sachfremden Kriterium nach geltendem Recht. Wir bekennen uns zu dem Grundsatz, alle Bewerber*innen fair zu behandeln und Benachteiligungen zu vermeiden.

Standort: ​​ ​ Frankfurt a.M.​

​​Division: ​ Crop Science​

Referenzcode: 815642​