Agronomic Modeller - Machine Learning Engineer (m/f/d)

WELCOME TO BASF

Wir sind BASF in der Landwirtschaft und alles, was wir tun, tun wir aus Liebe zur Landwirtschaft. Unsere Lösungen sind speziell für verschiedene Anbausysteme entwickelt und verbinden Saatgut, Pflanzenschutz, digitale Tools und Nachhaltigkeit. Wir streben danach, die bestmöglichen Ergebnisse für Landwirte, Erzeuger und andere Beteiligte entlang der Wertschöpfungskette zu liefern. Wir setzen alles daran, eine nachhaltige Zukunft für die Landwirtschaft zu gestalten, indem wir Innovation, Kunden und Gesellschaft verbinden.

WAS DICH ERWARTET

Digital Farming bietet weltweit praxisnahe und feldspezifische Beratung für Landwirte, Berater und Geschäftspartner für unsere xarvio Produkte. Dafür entwickeln wir digitale Lösungen für das Management von Kulturen.

• Du entwickelst, verbesserst und implementierst Machine-Learning-Modelle, die agronomische Entscheidungen unterstützen, mit Fokus auf die Modellierung des Unkrautwachstums in Reis (Japan) und anderen wichtigen Kulturen (Süd- und Nordamerika).
• Du erkundest und unterstützt neue oder verbesserte Modellarchitekturen und Feature-Entwicklungen zur Verbesserung der ML-Fähigkeiten und bist für deren Umsetzung verantwortlich.
• Du überwachst aktiv die Modellleistung während der Saison und empfiehlst Anpassungen.
• Im regelmäßigen Austausch mit Experten, darunter digitale Agronomen, agronomische Modellierer und andere Machine-Learning-Ingenieure, verbesserst du die Modelle kontinuierlich anhand von Marktfeedback.
• Du integrierst Modelle in Entscheidungsunterstützungssysteme für das Unkrautmanagement und verbesserst feldspezifische Entscheidungslogiken für Landwirte und Berater.
• Du arbeitest mit anderen technischen Teams zusammen, um Endpunkte zu implementieren und zu warten.
• Du definierst die Datenanforderungen für die Modellentwicklung und Validierungsversuche.

DEIN PROFIL

• Abgeschlossenes Studium der Informatik oder eines verwandten Fachgebiets und nachweisbare Berufserfahrung
• Sehr gute Kenntnisse in Python und der Entwicklung von sauberem, effizientem Code
• Erfahrung mit ML-Bibliotheken und Frameworks wie scikit-learn, TensorFlow, PyTorch oder XGBoost
• Vertrautheit mit CI/CD für ML-Workflows, Docker und Cloud-Plattformen (AWS, GCP oder Azure)
• Fließende Englischkenntnisse, gute Deutschkenntnisse von Vorteil
• Strukturierte, lösungsorientierte Arbeitsweise mit ausgeprägten analytischen Fähigkeiten

WAS WIR BIETEN

• Inspirierende Netzwerke für die Entwicklung und Umsetzung deiner Ideen (z. B. Women in Business)
• Vielfältige Lernmöglichkeiten für deine fachliche und persönliche Entwicklung
• Standortspezifische Präventionsangebote (z. B. medizinischer Check-up oder Grippeschutzimpfung) zur Unterstützung deiner Gesundheit
• 30 Tage Urlaub sowie die Möglichkeit von Sonderurlaub und Sabbatical-Modellen
• Mobiles Arbeiten in Deutschland
• Flexible Arbeitszeitmodelle (z. B. Teilzeit oder Jobsharing)
• Kostenloses Deutschlandticket und attraktive Leasingoptionen für dein persönliches Jobrad
• Zuschüsse zu Umzugskosten, Parkgebühren und Mittagessen

UNTERNEHMENSPROFIL

xarvio Digital Farming Solutions powered by BASF ist Vorreiter der digitalen Transformation in der Landwirtschaft und optimiert die Pflanzenproduktion. xarvio bietet digitale Produkte, basierend auf einer weltweit führenden Crop-Model-Plattform, die unabhängige, feldzonenspezifische agronomische Beratung ermöglichen und Landwirten helfen, ihre Kulturen effizient und nachhaltig zu produzieren. Die xarvio Produkte FIELD MANAGER und HEALTHY FIELDS werden von Landwirten in vielen Ländern weltweit genutzt. Arbeiten bei BASF Digital Farming GmbH ist genauso innovativ wie unsere Produkte: Wir haben ein globales Netzwerk und arbeiten mit agilen Methoden in einer Start-up-Atmosphäre.

Diversity ist unsere größte Stärke!

Werde Teil unserer Erfolgsformel und gestalte die Zukunft mit uns – in einem globalen Team, das Inklusion und Chancengleichheit lebt, unabhängig von Geschlecht, Alter, Herkunft, sexueller Orientierung, Behinderung oder Weltanschauung.