DU
- analysierst große Datensätze aus industriellen Prozessen IoT-Sensoren oder Systemlogs um Muster Anomalien und Trends zu identifizieren die auf potenzielle Ausfälle oder Performance-Probleme hinweisen
- erstellst und optimierst Datenpipelines in Databricks um Rohdaten zu bereinigen zu transformieren und für Analysen vorzubereiten
- entwickelst statistische Modelle mit Python (Pandas NumPy SciPy) um Ausfallwahrscheinlichkeiten zu berechnen und Wartungsintervalle zu optimieren
- visualisierst Ergebnisse mit Matplotlib/Plotly und erstellst Dashboards oder Berichte die technische und nicht-technische Stakeholder verstehen
- implementierst proaktive Warnsysteme um Stillstandszeiten zu minimieren und die Performance von Systemen kontinuierlich zu verbessern
- dokumentierst und kommunizierst deine Ergebnisse klar und verständlich an interdisziplinäre Teams
Qualifications :
DU
- hast ein abgeschlossenes Studium in Informatik Datenwissenschaft Ingenieurwesen oder einer vergleichbaren Qualifikation
- verfügst über Berufserfahrung in der Datenanalyse idealerweise in Predictive Maintenance Reliability Engineering oder Industrial IoT
- bringst fundierte Kenntnisse in Python (Datenanalyse Skripting Automatisierung) und Erfahrung mit Big-Data-Tools wie Databricks/Spark mit
- kennst dich mit statistischen Methoden (z. B. Zuverlässigkeitsanalysen Zeitreihenanalyse) und deren Anwendung in technischen Umfeldern aus
- bist analytisch stark lösungsorientiert und kommunizierst komplexe Inhalte verständlich sowohl technisch als auch für nicht-technische Stakeholder
- verfügst über sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
Wir wertschätzen Vielfalt und begrüßen daher alle Bewerbungen unabhängig von Geschlecht Nationalität ethnischer und sozialer Herkunft Religion / Weltanschauung Behinderung Alter sowie sexueller Orientierung und Identität.
Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.
Noch offene Fragen
Dann melde dich bei mir: Florian Schmilinsky ().
Oder bewerbe dich jetzt über unser Online-Bewerbungsformular.
Zusätzliche Informationen :
- Talent Management wir entwickeln deine Karriere
- Work Life Balance flexible Arbeitszeiten und mobiles Arbeiten möglich
- Fit and relaxed mit EGYM Wellpass
- Enjoy biking immer on tour mit Dienstradleasing
- Green Mobility mit uns bist du vergünstigt unterwegs
zudem bieten wir einen unbefristeten Arbeitsvertrag Corporate Benefits und Teamevents.
Remote Work :
No
Employment Type :
Full-time
DUanalysierst große Datensätze aus industriellen Prozessen IoT-Sensoren oder Systemlogs um Muster Anomalien und Trends zu identifizieren die auf potenzielle Ausfälle oder Performance-Probleme hinweisenerstellst und optimierst Datenpipelines in Databricks um Rohdaten zu bereinigen zu transformieren u...
DU
- analysierst große Datensätze aus industriellen Prozessen IoT-Sensoren oder Systemlogs um Muster Anomalien und Trends zu identifizieren die auf potenzielle Ausfälle oder Performance-Probleme hinweisen
- erstellst und optimierst Datenpipelines in Databricks um Rohdaten zu bereinigen zu transformieren und für Analysen vorzubereiten
- entwickelst statistische Modelle mit Python (Pandas NumPy SciPy) um Ausfallwahrscheinlichkeiten zu berechnen und Wartungsintervalle zu optimieren
- visualisierst Ergebnisse mit Matplotlib/Plotly und erstellst Dashboards oder Berichte die technische und nicht-technische Stakeholder verstehen
- implementierst proaktive Warnsysteme um Stillstandszeiten zu minimieren und die Performance von Systemen kontinuierlich zu verbessern
- dokumentierst und kommunizierst deine Ergebnisse klar und verständlich an interdisziplinäre Teams
Qualifications :
DU
- hast ein abgeschlossenes Studium in Informatik Datenwissenschaft Ingenieurwesen oder einer vergleichbaren Qualifikation
- verfügst über Berufserfahrung in der Datenanalyse idealerweise in Predictive Maintenance Reliability Engineering oder Industrial IoT
- bringst fundierte Kenntnisse in Python (Datenanalyse Skripting Automatisierung) und Erfahrung mit Big-Data-Tools wie Databricks/Spark mit
- kennst dich mit statistischen Methoden (z. B. Zuverlässigkeitsanalysen Zeitreihenanalyse) und deren Anwendung in technischen Umfeldern aus
- bist analytisch stark lösungsorientiert und kommunizierst komplexe Inhalte verständlich sowohl technisch als auch für nicht-technische Stakeholder
- verfügst über sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
Wir wertschätzen Vielfalt und begrüßen daher alle Bewerbungen unabhängig von Geschlecht Nationalität ethnischer und sozialer Herkunft Religion / Weltanschauung Behinderung Alter sowie sexueller Orientierung und Identität.
Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.
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- Work Life Balance flexible Arbeitszeiten und mobiles Arbeiten möglich
- Fit and relaxed mit EGYM Wellpass
- Enjoy biking immer on tour mit Dienstradleasing
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zudem bieten wir einen unbefristeten Arbeitsvertrag Corporate Benefits und Teamevents.
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