Aufgaben – Dafür sorgen Sie bei uns:
- Optimierung und Automatisierung: Sie konzipieren, entwickeln und implementieren datengetriebene Use-Cases, um Logistikprozesse zu verbessern und zu automatisieren (z. B. im Bereich Netzwerkplanung, Transport- oder Bestandsoptimierung).
- Analyse und Modellierung: Sie erstellen komplexe Ad-hoc-Analysen sowie prädiktive Modelle, um strategische Projekte zu unterstützen und Handlungsempfehlungen für das Management abzuleiten.
- Entwicklung digitaler Lösungen und Modelle: In enger Zusammenarbeit mit unserer IT-Abteilung und den Fachbereichen der Logistik gestalten Sie unseren Analytics-Toolstack (z. B. Snowflake, Posit, PowerBI) aktiv mit und entwickeln zukunftsfähige Datenmodelle.
- Beratung und Wissenstransfer: Als zentrale:r Ansprechpartner:in übersetzen Sie die analytischen Fragestellungen der Logistik in technische Anforderungen und Lösungen. Sie agieren als Multiplikator für konkrete Methoden und Anwendungsfälle innerhalb der internationalen dm-Logistik.
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Ihre Aufgaben
- Anwendung von Data Science-Methoden (Machine Learning, Supervised und Unsupervised Learning, Data Mining)
- Statistische Datenanalyse und Visualisierung
- Wissensgewinnung durch Einsatz der Methoden (z.B.: Explainable AI, strukturelles Lernen, kausale Inferenz) zur Ursache-Wirkungsanalyse und Erstellung von validen Prognosemodellen
- Mitarbeit in Projekten und Teams, beides in enger Zusammenarbeit mit dem Fachbereich und den Data Engineers
- Datenaufbereitung und -anreicherung im Umfeld Data Science
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Wels | XXXLutz Zentralverwaltung Wels | Vollzeit
- Mitarbeit an KI-Use-Cases, die manuelle Tätigkeiten entlasten (z. B. Anfrage-/Ticket-Unterstützung, Dokumenten- & Textverarbeitung, Auswertungen)
- Daten aufbereiten, analysieren und visualisieren – zur Weiterentwicklung unserer Servicelogistik
- Unterstützung beim Aufbau von Assistenten im Rahmen unserer Company-GPT-Lösung
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Aufgaben
- Konzeption und Umsetzung von skalierbaren Datenlösungen unter Nutzung moderner Cloud-Technologien.
- Entwicklung und Optimierung von automatisierten ELT-Prozessen.
- Zusammenarbeit mit Data Scientists zur Bereitstellung von Machine Learning Modellen, Datenprodukten und interaktiven Dashboards.
- Sicherstellung und Verbesserung der bestehenden technischen Dateninfrastruktur.
- Implementierung moderner Datenmanagement-Standards zur Sicherung von Datenqualität und -verfügbarkeit.
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Ihre Aufgaben
Modellentwicklung: Entwicklung und Optimierung von Predictive-Modeling- und Personalisierungslösungen mittels ML-Techniken. Datenanalyse: Durchführung tiefgehender explorativer und statistischer Analysen von Ultraschalldaten zur Identifikation von Mustern und Trends. Validierung: Aufbau, Evaluierung und Validierung von Modellen unter Anwendung präziser Metriken und Experiment-Frameworks. Kollaboration: Zusammenarbeit mit Engineering- und Produktteams zur nahtlosen Integration der Modelle in die Plattformen. Kommunikation: Aufbereitung komplexer Analyseergebnisse und Modellverhalten für technische und nicht-technische Stakeholder. Qualitätssicherung: Sicherstellung robuster Dokumentation und Einhaltung von Governance- sowie Qualitätsstandards.
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Key Responsibilities
Model Development: Advance predictive models and personalization solutions using state-of-the-art ML techniques. Data Insights: Perform in-depth exploratory and statistical modeling on system-generated data to identify actionable insights. Validation: Build, evaluate, and validate models using rigorous performance metrics and experimentation frameworks. Cross-functional Collaboration: Partner with engineering and product teams to support model integration into production platforms. Reporting: Communicate complex analytical findings and model limitations through clear visualizations and documentation. Performance Monitoring: Monitor model health over time and recommend recalibrations or retraining as needed.
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Your Key Responsibilities
PLM Core Administration: Full ownership of the Siemens Teamcenter environment, including configuration, BMIDE (Business Modeler IDE), Workflow design, and Access Manager. Technical Project Administration: Structuring project environments within the PLM system, managing permissions/ACLs, and ensuring data models align with specific project lifecycles. System Evolution: Leading updates, migrations, and the integration of PLM with CAD (NX/SolidWorks) and ERP landscapes. Process Automation: Working on interfaces and automated data exchange (ideally using modern middleware or integration tools). Consulting & Support: Acting as the technical "Right Hand" to Project Managers, translating business requirements into scalable technical workflows.
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