Stellenbeschreibung
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
Qualifikationen
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 (+49 1512 1356083).
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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.