Aufgaben:

• Analyse großer, komplexer Datensätze aus verschiedenen Quellen (z. B. interne Systeme, IoT-Geräte, externe Datenbanken) und Identifikation von Mustern, Trends und relevanten Korrelationen.
• Anwendung statistischer Methoden und fortschrittlicher analytischer Techniken, um Probleme zu lösen und datenbasierte Entscheidungen zu unterstützen
• Entwicklung von Vorhersagemodellen und Algorithmen auf der Basis von maschinellem Lernen (ML), um spezifische Geschäftsprobleme zu adressieren
• Training und Validierung von Modellen zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit, mit Fokus auf Optimierung und Leistungssteigerung
• Extraktion, Bereinigung und Vorbereitung von Daten aus unterschiedlichen Quellen für das Modelltraining
• Durchführung von Feature Engineering, um wichtige Datenmerkmale zu identifizieren, die die Modellleistung verbessern können
• Durchführung explorativer Datenanalysen zur Aufdeckung von Zusammenhängen und Entwicklung von Hypothesen für zukünftige Forschungsprojekte
• Erstellung visueller Darstellungen von Daten, um Erkenntnisse verständlich zu kommunizieren, z. B. durch Dashboards, Diagramme oder interaktive Tools
• Erarbeiten von Konzepten und konkreten Umsetzungsdesigns zur fortgeschrittenen Analyse von Fertigungs- und Prozessdaten innerhalb der gesamten IT-Architektur
• Fachliche Leitung eines Teams von Softwareentwicklern und Data Engineers
• Entwicklung und Implementierung von Datenstrategien zur kontinuierlichen Verbesserung der Datennutzung im Unternehmen
• Einsatz von A/B-Tests, Experimenten und Analysen zur Optimierung von Geschäftsprozessen und Produkten auf Basis datenbasierter Erkenntnisse.