7 Data Science Jobs in Oberösterreich
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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Organisationseinheit:
- Mitarbeit an sozial- und wirtschaftswissenschaftlichen Forschungsinfrastrukturen (u. a. AUSSDA – The Austrian Social Science Data Archive, ISSP/SSÖ – Sozialer Survey Österreich, GGP.at – Gender and Generations Programme Austria und Digital Skills Austria)
- Aufbereitung und Dokumentation von Forschungsdaten und Metadaten mittels Statistiksoftware
- Unterstützung bei wissenschaftlichen Projekten, Publikationen und Forschungsanträgen
- Tätigkeiten im Bereich Science-to-Public-Kommunikation
- Der konkrete Arbeitsschwerpunkt zwischen Lab-Leitung und Mitarbeiter*in gemeinsam festgelegt
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Aufgaben, die mich erwarten
- Unterstützen bei der Optimierung von Supply Chain Prozessen (von der Beschaffung über die Lagerlogistik bis hin zur Transportlogistik)
- fachliches Mitarbeiten bei der Umsetzung von Berichtsanforderungen (z.B. Definition, Validierung sowie Visualisierung von Daten)
- aktives Mitwirken bei der Analyse und Definition von Datenquellen
- organisatorisches Unterstützen bei der Abstimmung von Ergebnissen mit internen Abteilungen
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Aufgaben, die mich erwarten
- aktives und selbständiges Analysieren von Supply Chain Prozessen (wie z.B. Beschaffung, interne und externe Transportlogistik und Lagerlogistik)
- Identifizieren und Spezifizieren von Berechnungsanforderungen sowie Erstellen und Interpretieren von Berichten zur Prozessoptimierung
- Modellieren von Daten sowie Auswerten und Interpretieren der Ergebnisse
- selbständiges Aufbereiten von Kennzahlen und Informieren von beteiligten Stellen innerhalb der Supply Chain
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Vollzeit | Freelancer, Projektarbeit
Ihre Aufgaben
- Analyse der aktuellen Plotly-basierten Lösung
- Auswahl und Integration einer geeigneten Sankey-Weblösung (z. B. e!Sankey oder alternative Bibliotheken)
- Migration der bestehenden Plotly-basierten Lösung auf eine Sankey-Webintegration
- Sicherstellung der Datenintegrität und Visualisierungsqualität, u. A. durch Unit-Tests und Performance-Messungen
- Dokumentation der Vorgehensweise und Erstellung eines Leitfadens für zukünftige Anpassungen
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Ihre Aufgaben
Datenanalyse & Trenderkennung: Sie führen explorative und statistische Analysen von systemgenerierten Daten durch, um Muster, Anomalien und Zuverlässigkeitsrisiken zu identifizieren. Langzeit-Monitoring: Sie untersuchen das Verhalten von Komponenten und Subsystemen über längere Zeiträume, um frühzeitige Indikatoren für Verschleiß oder Leistungsprobleme zu erkennen. Ursachenforschung: Durch die Verknüpfung historischer Service-Daten mit aktuellen Systemdaten liefern Sie den Kontext für beobachtetes Systemverhalten. Visualisierung: Sie erstellen aussagekräftige Dashboards und Visualisierungen (z. B. für Engineering-Teams), um komplexe Zusammenhänge verständlich darzustellen. Schnittstellenfunktion: Sie arbeiten eng mit System-, Produkt- und Software-Ingenieuren zusammen und liefern datenbasierte Entscheidungsgrundlagen für das Engineering.
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Ihre Aufgaben
- Prozessoptimierung und -implementierung:
- Welche neuen metallurgischen Verfahren unterstützen uns bei der Umsetzung unserer Nachhaltigkeitsstrategie?
- Welche Technologien können implementiert werden, um die aktuellen Produktionsprozesse zu verbessern und effizienter zu gestalten?
- Welche neuen Produktionsprozesse sind Basis für die Umsetzung neuer Produktkonzepte?
- Werkstoffinnovationen:
- Wie können durch Abstimmung von Legierungsdesign und Anlagenparametern neue Stahllegierungen entwickelt werden, die die Anforderungen an die Produkteigenschaften und Nachhaltigkeit noch besser erfüllen?
- Wie können wir mit innovativen Beschichtungssystemen einen Mehrwert für unsere Kunden schaffen?
- Modellbildung und Simulation:
- Wie können durch rechnerische oder physikalische Simulation von Prozessen und Werkstoffen höchste Prozesssicherheit und engste Eigenschaftsbereiche erreicht werden?
- Wie können unsere Produkte mit Simulation der anwendungstechnischen Prozesse auf beste Verarbeitbarkeit bei unseren Kunden getrimmt werden?
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