Beschreibung
TEX_16191 - Data Scientist (f/m) mit Projekleiter Know-HowEinsendeschluss: 30.08.2017
Anzahl d. Personen: 1
Branche: Transport und Logistik
Einsatzort: Hessen
Zeitraum: 04.09.2017 - 29.12.2017
Anmerkungen:
Auslastung: 100% im o.g. Zeitraum
Profilvorgabe: Deutsch
Preisvorgabe: EUR/Std.
Projektbeschreibung/Aufgaben/Rolle:
Projektziele:
Umsetzung der zustandsorientierten und vorausschauenden Instandhaltung („CBM“)
Unter Berücksichtigung der Chancen und Risiken alle Maßnahmen und Tätigkeiten in Bezug auf CBM steuern und koordinieren
Arbeitsgruppen und interne sowie externe Lieferanten inhaltlich leiten und in Bezug auf die Zielerreichung von CBM steuern
Maßnahmen für die zustandsorientierte und vorausschauende Instandhaltung erarbeiten, validieren und implementieren
Werkzeuge und Prozesse zur Unterstützung der zustandsorientierten Instandhaltung definieren und erarbeiten
Aufgaben:
Beratung des Auftraggebers zu den Themenstellungen Fachlichkeit, Prozesse und Methoden im Bereich der Datenanalyse bzw. statistischer Methoden und Modellierung („Data Science“)
Durchführung von Datenextraktionen, -importen und –aggregationen sowie qualitative Analyse großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen
Erstellung von multivariaten Analysen auf der Grundlage von Big Data und weiteren im Unternehmen oder extern verfügbaren Datenquellen
Unterstützung im Betrieb, der Optimierung und Ausbau der Big Data / Analytics Plattform „Asset Intelligence Center“ (AIC)
Konzeption von neuartigen Analyseansätzen, die die Möglichkeiten von Big Data ausschöpfen
Erstellung von Berichten, Cockpits und Tools als Ergebnis der Analysetätigkeit gemäß den Vorgaben des Auftraggebers
Enge Abstimmung mit den fachlichen Experten zur Validierung und Weiterentwicklung der Ergebnisse
Erarbeitung der vom Auftraggeber definierten Lieferobjekte in der dafür vorgegebenen Zeit
Dokumentation von erstellten Datenmodellen bzw. Berechnungslogiken (Algorithmen) und Analyseergebnissen
Kommunikation mit den Stakeholdern (Projektbeteiligte und vom Projekt Betroffene)
Skills/Hinweise:
Muss-Anforderung:
- Erfahrung in mindestens drei Datascience Projekten
- Leitung und Aufbau eines Data Science Team und/oder einer Data Science Abteilung
- Langjährige Erfahrung in der statistischen Modellierung und Auswertung von Daten ("Data Science") im Kontext des Asset Managements
- Erfahrung in der Analyse von Lok Fehlern und Empfehlung von Reparaturen für eine digitale Flottensteuerung im Bereich Asset Management
- Anwendung von statischen als auch kognitiven Methoden im Eisenbahnumfeld zur Bewertung von Reparaturen
- Weitreichende Erfahrung im Bereich Predictive Maintenance von diagnostischen Laborgeräten, Netzwerkanalyse von Produktionsprozessen
- Kenntnisse in der Entwicklung eines Empfehlungssystems für Geräte mit Hilfe von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz
- Leitung und Durchführung von Datenexperimenten in einem Data Science Lab eines führenden Unternehmens
- Kenntnisse von mindestens drei der Statistiksysteme (z.B. R, MS Azure, Knime, IBM Watson und spark)
Soll-Anforderung:
- Erfahrungen im Asset Management Bereich - vorzugsweise in Verbindung mit Berührungspunkten in den Themenfeldern zustandsbasierte und vorausschauende Instandhaltung
- Kenntnisse im Bereich der Instandhaltung bzw. Instandhaltungsprozessen (z.B. Predictive Maintenance, Außerplanmäßige Instandhaltung)
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