Mitarbeit und Unterstützung in Kundenprojekten, Einblicke in die Dateninterpretation, Datenaufbereitung und Datenvisualisierung, Erstellung von UML-Diagrammen und Datenmodellen, Unterstützung beim Anforderungsmanagement, Einblicke in das agile Projektmanagement, Unterstützung in Data Analytics Projekten bei der Anforderungsanalyse sowie der Erstellung von Datenmodellen, Konzeption und Implementierung von Transformationsprozessen und Datenvisualisierungen

Anwendung, Implementierung und Entwicklung datengetriebener Algorithmen zur Anomaliedetektion und -bereinigung für Zeitreihendaten, Verwendung der Zeitreihendaten zur probabilistischen Prognose und Optimierung energie- und wasserwirtschaftlicher Prozesse, Mitarbeit an der Übertragung der Algorithmen in Softwarelösungen, Kooperation und Kommunikation mit anderen Projektmitarbeitenden

Konzipiere und Steuere Datenprojekte im Bereich des automatisierten Handels und des virtuelles Kraftwerks, Entwickle und Optimiere komplexe Algorithmen für Energievorhersagen und die Flex-Vermarktung, Verantworte die Daten-Infrastruktur und die Architektur unserer Prognosemodelle, Übernimm den gesamten Modell-Lebenszyklus – von der ersten Idee bis zur Überwachung in der Produktion, Koordiniere als Schnittstelle die Zusammenarbeit zwischen dem Data-Science-, Trading- und Entwickler-Team, Recherchiere und Bewerte disruptiver Technologien, um unsere führende Position am Markt zu sichern

Unterstützung der Teams Strategie & Portfoliosteuerung bei deren Aufgaben., Eigenständige Aufgaben im Bereich Datenaufbereitung, Datenanalyse und Datenmanagement im Team Portfolio., Freude an datengetriebenen Problemstellungen, für die es aktuell noch keine Lösung gibt., Dokumentation der entwickelten Lösungen (Code und Prozesse) nachvollziehbar., Enge Zusammenarbeit mit Entwicklern und Fachabteilungen – Teamarbeit und Kommunikation., Interesse an Themen wie Innovation, AI und Cloud., Eigenständiges Arbeiten mit effizientem Zeitmanagement und guter Prioritätensetzung.

Realisierung von kompletten ETL-Strecken, Entwicklung von relationalen und dimensionalen Lösungsräumen, Erarbeitung technischer Konzepte und Aufzeigen von Realisierungsalternativen, Beratung der Fachbereiche bei der Konzeption von Anforderungen und Unterstützung im Test, Begleitung der DWH-Entwicklungen über den kompletten Lebenszyklus, Mitwirkung an der Behebung von Incidents, Optimierung der im DWH eingesetzten Tools, Mitarbeit an der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Zusammenarbeitsprozesse, Beratung und Begleitung der Kollegen bei komplexen Realisierungen und Architekturfragen, Organisation des Arbeitsfortschritts mit JIRA, Dokumentation der Ergebnisse in Confluence, Beratung und Begleitung der technischen Steuerung eines Teams, Aktive Gestaltung des Entwicklungsprozesses im Team

Betreuung und (Weiter-)Entwicklung der Data Analytics- und KI-Services sowie Erarbeitung entsprechender technischer Konzepte, Anforderungsberatung von Projekten und Erarbeitung von Lösungsvorschlägen anhand von Kundenanforderungen, Präsentation und Verargumentierung technischer Konzepte und Lösungen vor internen und externen Stakeholdern, Serviceübergreifende Konzeption und Modellierung mit gängigen Frameworks z.B. TOGAF/NAF oder ARIS, Technische und konzeptionelle Unterstützung bei der Umsetzung der Anforderungen innerhalb eines agilen DevSecOps-Teams, Unterstützung bei der Angebotserstellung im Service-Umfeld sowie Begleitung von Ausschreibungen

Entwicklung und Training von Deep-Learning-Modellen zur Erkennung und Diagnose medizinischer Befunde in radiologischen Bilddaten (MRT, CT), Validierung der Modellleistung durch strukturierte Tests zur Beurteilung von Produkt-Markt-Fit und Einhaltung regulatorischer Anforderungen für Medizinprodukte, Entwicklung von ML-Lösungen mit starkem Fokus auf Interpretierbarkeit und Zuverlässigkeit, Arbeit in einer modernen Software-Infrastruktur mit Docker und AWS für skalierbare und effiziente Entwicklung und Deployment

Analysieren der Big Data- und Time Series-Daten aus SAP DM, Untersuchen der Struktur und Eigenschaften der in SAP Digital Manufacturing generierten Daten, Identifizieren relevanter Anwendungsfälle für Predictive Analytics, Evaluieren von Speicher- und Verarbeitungsmöglichkeiten für Big Data, Analysieren moderner Datenbanken und Cloud-Technologien für Massendaten, Entwickeln eines skalierbaren Konzepts zur strukturierten Ablage der Daten, Entwickeln eines Prototyps für Predictive Analytics, Implementieren von Massendatenablage für Machine Learning- oder statistischen Modellen zur Vorhersage relevanter Produktionskennzahlen, Evaluieren der Prognosequalität und Optmieren des Modells

Entwicklung und Pflege interaktiver Dashboards in Tableau für unsere externen Kunden, Integration und Visualisierung von Daten aus unterschiedlichen Applikationen, Analyse komplexer logistischer Datenbestände und Ableitung von Handlungsempfehlungen, Zusammenarbeit mit Logistik-, IT- und Data-Engineering-Teams zur Anbindung und Aufbereitung von Nicht-Standard-Schnittstellen, Sicherstellung der Datenqualität und Automatisierung von Reporting-Prozessen, Aufbau und Weiterentwicklung interner Visualisierungs- und KPI-Standards

Build and improve code for training machine learning models, prioritizing modularity, scalability and robustness., Automate pipelines for data ingestion and model training, Optimize and troubleshoot production machine learning code and models, focusing on latency and memory footprint., Deploy and monitor machine learning models in production, ensuring model stability and reliable inference., Collaborate with data scientists in training and fine-tuning machine learning models., Adopt new tools and best practices in the area of machine learning and data processing.

Verantwortung für den Betrieb und die Skalierung von ML-Systemen, Entwicklung und Betrieb moderne ML-Ops-Prozesse, Identifizierung von Optimierungspotenzialen in bestehenden Prozessen und Systemen, Agieren als Schnittstelle innerhalb der IT, zwischen Fachbereichen und externen Partnern, Einbringen von Ideen für datengetriebene Geschäftsmodelle

Anfertigung einer Masterthesis im Team Data Management & Analytics, Vertiefung des Forschungsschwerpunkts in der Theorie, Aktive Mitarbeit an realen, datengetriebenen Projekten, Anwendung moderner Methoden aus den Bereichen KI, Data Science und Data Engineering, Mitarbeit an spannenden und innovativen Themen, Gestaltung des spezifischen Inhalts der Thesis gemeinsam mit einem:r Betreuer:in

Strategische Weiterentwicklung des Datenmanagements gemeinsam mit Prozessmanagement und Fachanwendungen., Aufbau und Pflege einer modernen Datenmanagement-Infrastruktur, Federführung bei der Anbindung von Datenquellen an Intrexx, zur Unterstützung von End-to-End Workflows., Mitwirkung bei der Auswertung und Aufbereitung von Geschäftsdaten für Entscheidungsprozesse

Strategische Weiterentwicklung des Datenmanagements gemeinsam mit Prozessmanagement und Fachanwendungen., Aufbau und Pflege einer modernen Datenmanagement-Infrastruktur, Federführung bei der Anbindung von Datenquellen an Intrexx, zur Unterstützung von End-to-End Workflows., Mitwirkung bei der Auswertung und Aufbereitung von Geschäftsdaten für Entscheidungsprozesse