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Bachelorand (m/w/d): Implementierung innovativer Data Analytics-Methoden im Anlaufmanagement am Standort Zuffenhausen

Porsche
Status Offen
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Was wir erwarten

Ausbildung

Keine Vorerfahrung erforderlich

Vorraussetzungen

    Anforderungen
    • Studium der (Wirtschafts-) Informatik, Mathematik, Mechatronik, Maschinenbau, Elektrotechnik oder eines vergleichbaren Studiengangs mit Schwerpunkt Data Science Big Data Machine Learning
    • Ausgeprägte Automobilaffinität und idealerweise erste Programmiererfahrungen (z.B. Python, R) sowie Erfahrung im Bereich Big Data / Machine Learning
    • Sicherer Umgang mit MS Office
    • Programmierkenntnisse wünschenswert
    • Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
    • Sehr gute konzeptionelle sowie analytische Fähigkeiten
    • Zuverlässige, selbstständige und systematische Arbeitsweise
    • Sehr gute Kontakt- und Kommunikationsfähigkeit sowie hohe Einsatzbereitschaft und Freude an Teamarbeit

Was wir bieten

Vertrag:
teilzeit jobs - vollzeit jobs
Beschäftigung
unbekannt
Art der Stellenanzeige:
intern

Stellenbeschreibung


Aufgaben

Data Analytics beschreibt sämtliche Prozesse, Werkzeuge und Techniken, die zur Erkenntnisgewinnung aus großen Datenmengen eingesetzt werden. Ziel von Data Analytics ist es, mit Hilfe von Technologie und statistischen Analysen Trends zu identifizieren und Probleme zu lösen. Im Rahmen des Anlaufmanagements von Fahrzeugen & Modulen am Standort Zuffenhausen soll das Anwendungspotential von Data Analytics Methoden und Machine Learning identifiziert sowie für noch zu definierende Anwendungsfälle bewertet und eingesetzt werden. Potenzielle Anwendungsfälle könnten z.B. Predictive Maintenance im Bereich Anlageninstandhaltung, Big Data Analysen von Prüfergebnissen und Echtzeit-Anlaufprozessdatenüberwachung sein.

Aufgaben:

  • Identifikation, Konzeption und Umsetzung innovativer, datengetriebener Innovationsprojekte im Anlaufmanagement
  • Aufbereitung und Analyse strukturierter und unstrukturierter Daten wie z.B. Mustererkennung mittels Verfahren aus dem Bereich Data Mining, Predictive Analytics und Machine Learning
  • Entwicklung innovativer Lösungen zur Analyse von großen Datenmengen
  • Definition von Handlungsoptionen zur Verbesserung der Datenqualität neben der Interpretation der Ergebnisse der Datenanalysen
  • Integration der Data Analytics Anwendungen in bestehende Produktionsprozesse sowie IT-Systeme
  • Enge Vernetzung zu den Fachbereichen aus Planung, Fertigung und Instandhaltung, um Analyseergebnisse zu visualisieren und Handlungsempfehlungen abzuleiten
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