Stellenbezeichnung
Konzepterstellung zur Optimierung von Datenpipelines im Data Science Prozess
Beschreibung

80% der Zeit in Data Science/ KI Projekten entfällt auf die Aufbereitung der Daten, um sie zum Training der Modelle im überwachten Lernen oder zur Mustererkennung im nichtüberwachten Lernen nutzen zu können. Die Datenaufbereitung ist ein essentieller Teil des Data Science Prozesses, da eine schlechte Datenaufbereitung zu falschen Modellen und somit zu falschen Entscheidungen führt. Umso wichtiger ist es in dieser entscheidenden Phase die Fehlerwahrscheinlichkeit zu minimieren. Fehler in der Datenaufbereitung können an verschiedenen Stellen passieren: Beim Export der Daten von einem System und Import der Daten in ein anderes System, bei der Transformation von Datenformaten, bei der Reduktion der Daten, bei der Zusammenführung verschiedener Datenquellen, bei der Berechnung neuer Variablen, beim Handling von Ausreißern und fehlenden Werten usw. Ziel der Abschlussarbeit ist es, aufzuzeigen welche Parameter in bestehenden Systemen geändert werden müssen oder wie ein neues System aussehen muss, um den zeitlichen Aufwand in der Datenerfassung und die Fehleranfälligkeit zu reduzieren und gleichzeitig die benutzerfreundliche Datenerfassung und die Nutzung der Daten für den ursprünglichen Sinn zu bewahren.

Zuständigkeiten / Hauptaufgaben
  • Anforderungsanalyse der verschiedenen Rollen innerhalb eines Data Science Projektes
  • Recherche und Bewertung bestehender Softwarelösungen
  • Konzepterstellung zur Optimierung von Datenpipelines
  • Ableitung verschiedener Use Cases für die Wirtschaft

 

Qualifikationen / Anforderungen

Kenntnisse im Bereich Informatik sind hilfreich jedoch nicht notwendig!

  • Studium im Bereich Betriebs-/ Ingenieurswissenschaften mit Interesse am Thema Digitalisierung oder Wirtschaftsformatik
  • Interesse an wirtschaftswissenschaftlichen und informationstechnologischen Fragestellungen
  • Kenntnisse im Bereich Software-Architekturen hilfreich aber nicht notwendig
  • Kenntnisse im Bereich Data Management und ERP-Systemen hilfreich aber nicht notwendig
  • Selbstständiges Denken und Arbeiten
  • Gute Deutsch- und Englischkenntnisse
  • Motivation und Engagement
Leistungen der Anstellung
  • Raum für gestalterische Freiheit sowie eigenverantwortliches Denken und Handeln
  • Arbeiten in einem kleinen Team
  • ein sehr kollegiales und freundliches Umfeld
  • Konstruktive Zusammenarbeit und Betreuung
  • Mögliche Veröffentlichung der Ergebnisse im Rahmen des Förderprogramms Initiative Wirtschaft 4.0 BW
  • Mögliche Anstellung als Wissenschaftliche Hilfskraft
Kontakte

Schreibe bei Interesse gern eine kurze Mail an info@analyz-es.de oder dorothee.brauner@hs-esslingen.de

Start Anstellung
ab sofort
Dauer der Anstellung
4-6 Monate
Arbeitsort
Veröffentlichungsdatum
16. Dezember 2021
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Anstellung: Konzepterstellung zur Optimierung von Datenpipelines im Data Science Prozess

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