Eigenständige Untersuchung von Auffälligkeiten/ Abweichungen in den Daten durch die Analyse von großen Datenmengen, Abstimmung der Aufgaben und Ergebnisse mit den entsprechenden Fachverantwortlichen, Unterstützung bei der Validierung der Daten mit Einbringung von Verbesserungsvorschlägen

Reporting-Landschaft weiterentwickeln und bestehende Strukturen eigenständig optimieren, KPIs entwickeln und implementieren, die unternehmensweit als Entscheidungsgrundlage dienen, Dashboards und Berichte in Power BI erstellen, pflegen und stetig verbessern, Python für Datenanalysen nutzen, um komplexe Zusammenhänge sichtbar zu machen, Ansprechperson für Kundendashboards und interne Analysen sein, Datenanalysen durchführen, um strategische Entscheidungen zu unterstützen, Mit Fachabteilungen zusammenarbeiten, um Datenanforderungen gezielt zu ermitteln

Eigenständiges Vorantreiben von Advanced Analytics-Projekten im Lebensmittelhandel zur nachhaltigen Optimierung von Entscheidungsprozessen., Führende Rolle im Hinblick auf die Data-Science Strategie sowie das Heben von Geschäftspotenzialen., End-to-End Entwicklung und Produktivierung komplexer Modelle und Machine-Learning Pipelines für Use Cases in den Bereichen Prognose, Klassifikation, Recommendation und Scoring., Verantwortung für die stetige Qualitätskontrolle von Modellen und Machine-Learning Pipelines., Datenmanagement von strukturierten und unstrukturierten Daten in verschiedenen Datenbanksystemen (z.B. GCP/BigQuery, Snowflake) sowie Analyse-Frameworks (z.B. Hadoop/Spark)., Gemeinsame Entwicklung analytischer Produkte in agil und interdisziplinär aufgestellten Teams., Proaktive und steuernde Zusammenarbeit mit dem Fachbereich und internen Stakeholdern, um Daten in geschäftsrelevante Erkenntnisse umzuwandeln., Fachliche Anleitung sowie Coaching juniorer Kollegen., Entwicklung von Standards und Sicherstellung, dass Best Practices in Methodik und Code angewendet werden.

Entwicklung aussagekräftiger Dashboards und Berichte in Zusammenarbeit mit Fachabteilungen und externen Stakeholdern, Übernahme von Verantwortung für Projekte, Ad-hoc-Analysen und regelmäßige Reportings, Kontinuierliche Optimierung der Datenprozesse, Konzeption, Implementierung und Betrieb von Business-Intelligence-Lösungen, Sicherstellung einer hohen Datenqualität, Automatisierung datenbasierter Prozesse, Weiterentwicklung der Datenarchitektur

Mitarbeit bei Strukturierung und technischem Aufbau eines Datawarehouse im KfH, Gestaltung von Schnittstellen zu relevanten Vorsystemen, insbesondere DISweb als medizinischem Dokumentationssystems, Gestaltung von möglichst standardisierten Wegen zur Datenverarbeitung und -auswertungen in Folgesystemen wie z. B. SAP, QIN und PowerBI, Analyse von umfangreichen Eingangsdaten zur Qualitätssicherung, ggf. Integration von Prüftools vor einer Datenübernahme, Aufbau automatisierter Datenflussprozesse, Betreuung und Weiterentwicklung des Systems, Ansprechpartner*in für Datenanfragen aus Fachbereichen

Entwicklung von Data Science Modellen mit Schwerpunkt auf prädiktiven Methoden zur Entscheidungsunterstützung, Verantwortung in Data Science-Projekten von der Anforderungsanalyse über die Modellierung bis hin zur Umsetzung, Betrieb und Kommunikation der Ergebnisse, Aktive Mitgestaltung der kontinuierlichen Weiterentwicklung unserer Big Data- und Data Science-Architektur auf Azure, Implementierung von skalierbaren, automatisierten Analytics- und Machine Learning Pipelines, Aktives Einbringen von Expertise und Ideen, um die strategische und operative Ausrichtung unserer Fachbereiche datengetrieben weiterzuentwickeln

Aufbereitung, Management und Verknüpfung von Daten für laufende Forschungsprojekte des ZKI‑PH sowie Qualitätssicherung dieser Arbeiten, Visualisierung komplexer Zusammenhänge und Erkennen von Mustern in komplexen Daten, Unterstützung bei der Entwicklung und Optimierung von Algorithmen und Methoden am ZKI‑PH, Mitarbeit an KI‑Modellen, die zeitintensive deterministische Simulationen im Bereich Strömungsmechanik und Multiphysik ersetzen, Mitwirkung bei der Weiterentwicklung von Modellen zur Berechnung von Krankheitslasten, Erstellung von Projekt- und Forschungsberichten, Unterstützung der Zusammenarbeit des ZKI‑PH mit Kolleginnen und Kollegen am Robert Koch-Institut, um etablierte Expertisen in der Erforschung von Infektions- und nichtübertragbaren Krankheiten mit modernen Methoden der Künstlichen Intelligenz zu verbinden und auszubauen

Planung, Konzeption & Weiterentwicklung des Web- & App-Tracking Setups, Durchführung & Erstellung von Attributionsanalysen und Customer Journey Analysen sowie weiterer Web- & App-Analysen, Konzeption und Erstellung von Reportings im Bereich Digital Marketing, Verknüpfung von Online und Offline Daten aus dem Omnichannel, Beschaffung der relevanten Daten aus den vorhandenen Datenbanken, Enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Abteilungen

Unterstützung bei der R-Programmierung, Bildungsstatistiken aufbereiten und dokumentieren, Mitwirkung bei der Weiterentwicklung des R-Pakets „DEplotting“ sowie der Shiny-App, Rechercheaufgaben

Customer Journey-Analysen durchführen, Reports zur Visualisierung von KPIs vorbereiten, Markt- und Wettbewerbsanalysen erstellen

Erstellen von regelmäßigen Reports zur Steuerung des Einlagengeschäfts sowie Einhaltung regulatorischer Anforderungen, Standardisierung und Automatisierung von Daten-Prozessen, Aufbereitung von "Ad-hoc-Analysen" für den Fachbereich und unser Headquarter, Analyse und Aufbau neuer Visualisierungsmöglichkeiten von Daten sowie der Ableitung von Maßnahmen, Mitarbeit in Reporting-Projekten von der Konzeption bis zum erfolgreichen Einsatz, Erstellung von aussagekräftiger und datenbasierter Präsentation als Entscheidungsvorlagen

Entwicklung und Pflege von Dashboards und Reports in Power BI, Durchführung von Ad-hoc-Analysen und Trendanalysen, Identifizierung von Chancen und Risiken, Ableitung von Handlungsempfehlungen, Aufbau und Pflege von Datenpipelines (ELT-Prozesse), Sicherstellung der Qualität, Konsistenz und Verlässlichkeit der Daten, Anwendung von dbt zur Datenmodellierung und Transformation, Unterstützung bei der Erstellung von Budgets und Forecasts, Durchführung regelmäßiger Soll-Ist-Vergleiche sowie Abweichungsanalysen, Unterstützung der kontinuierlichen Optimierung von Finanz- und Controllingprozessen, Aktive Mitarbeit an der Weiterentwicklung von Tools und Methoden im Team

Aufbau einer skalierenden, modularen (Micro-)Service-Umgebung für unser Data-Science-Portfolio, Deployment und Betrieb unserer Modelle auf API-first Plattformen bei Hyperscalern (AWS, Azure oder GCP), Übernahme von Projektleitungsaufgaben in Kundenprojekten und Modell-Umsetzungen, Abstraktion kundenseitiger Anforderungen in konkrete technische Umsetzungspläne, Entwicklung und Erweiterung mathematischer Machine-Learning-Konzepte (z. B. mit TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn), Enge Zusammenarbeit mit Produktmanagern und Front-End-Entwicklern (adiutaByte-, MD- und ResMed-Teams) bei der Umsetzung von Anforderungen und Architekturen, Entwurf und Entwicklung stabiler Software inkl. automatisierter Tests, Weiterentwicklung des Teams sowie aktive Teilnahme an Fort- und Weiterbildungsmaßnahmen