Beschreibung
Für ein Projekt bei unserem Großkunden aus der Transport Branche in Frankfurt suchen wir derzeit einen Data Generalisten mit Python & R-Kenntissen (w/m/d) auf freiberuflicher Basis.Projektdauer:. 01.02.2021 – 31.12.2021
Standort: nur remote (nach Corona Frankfurt am Main bei Bedarf)
Sprachen: Deutsch
Projektbeschreibung
Im Projekt unterstützen wir die Mittel- und Langfrist-Flotten- und Werkedimensionierung für verschiedene Geschäftsfelder des Konzerns. Es entsteht ein Planungsframework, das mittels verkehrsplanerischer Methoden und Daten zu vorhandenem und perspektivischem Rollmaterial einerseits eine szenarienbasierte Flottendimensionierung ermöglicht als auch im nachfolgenden Schritt die zu erwartenden Instandhaltungsbedarfe hieraus prognostiziert und mit quantitativen Methoden aus dem Operations Research mit den geplanten Instandhaltungskapazitäten abgleicht. Hierdurch werden eine Hinlänglichkeitsprüfung der Instandhaltungskapazitäten und mögliche Instandhaltungsleistungsverteilungen ermöglicht und Werkedimensionierungen unterstützt.
Leistungsbeschreibung:
• Proaktive Einarbeitung in den fachlichen Kontext des Projekts
• Akquise, Sichtung und Anbindung neuer Datenquellen aus verschiedenen Geschäftsfeldern
• Attributauswahl für gegebene Analyse- und Planungsaufgaben sowie (stochastische) Modellentwicklung zur Repräsentation von Abhängigkeiten in empirischen Daten als auch zur Prognose und Entscheidungsfindung im vorliegenden Planungskontext der Fahrzeuginstandhaltung
• Interpretation von Ergebnissen der Planungs- und Vorhersagemodelle im fachlichen Kontext sowie grundlegende (ad-hoc) Visualisierungen von Ergebnissen
• Aufnahme von Analyse-/Modellierungs-Anforderungen aus dem Projektteam
• Management der Anforderungen in Jira
• Umsetzung der Anforderungen in R und Python
• Integration neuer Datenquellen in das Datenmodell
• Visualisierung der Ergebnisse und Data Storytelling gegenüber dem Projektleiter und Projektteam
• Dokumentation in Confluence
• Code-Verwaltung in GitLab
• Unterstützung bei der konzeptionellen Weiterentwicklung der Analysen
Muss-Anforderungen:
• Mind. 2 Jahre Erfahrung im Bereich Data Science mit R
• Mind. 3 Jahre Erfahrung im Bereich Data Science mit Python
• Erfahrung im Aufbau von Prognose- und Entscheidungsmodellen (regressiv, auto-regressiv, Punkt- und Intervall-Prognosen basierend auf Konfidenzniveaus gelernt aus empirischen Verteilungen und historischen Zeitreihen in Kombination mit Entscheidungslogiken bspw. aus der Verkehrsmodellierung, welche aber nicht zwingend bekannt sein müssen. In diesem Kontext: Erfahrung in der Methodenentwicklung basierend auf eigener Einschätzung der fachlichen Gegebenheiten
• Gute SQL-Kenntnisse
• Gute Erfahrung in der Visualisierung großer Datenmengen in Karten, Diagrammen und Tabellen
• Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Auskunftsgebern, Datenlieferanten und Anforderern, welche sich nicht im gleichen Projektteam befinden.
Falls Sie an dieser Vakanz Interesse haben, so freue ich mich über Ihren aktuellen CV mit der Information Ihrer Verfügbarkeit und Ihres Stunden- bzw. Tagessatzes ALL IN für den genannten Standort.
Für Fragen stehe ich Ihnen gerne zur Verfügung!
Aldona Królikowska
Resource Consultant
Harvey Nash GmbH
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