Masterand Data Science Solutions (d/m/w) - #2227111

Schaeffler


Date: vor 7 Stunden
Stadt: Frankfurt am Main
Vertragstyp: Ganztags
Arbeitsplan: Volle Tag
Schaeffler

Masterand Data Science Solutions (d/m/w)

Standort:

Frankfurt am Main, DE, 60549

ID Stellenanforderung: 34750

Schaeffler – das ist die Faszination eines internationalen Technologie-Konzerns, verbunden mit der Kultur eines Familienunternehmens. Als Partner aller bedeutenden Automobilhersteller sowie zahlreicher Kunden im Industriebereich bieten wir Ihnen viel Raum für Ihre persönliche Entfaltung.

Die Sparte Vehicle Lifetime Solutions von Schaeffler liefert ganzheitliche Reparaturlösungen und Services für das globale Mobilitäts-Ökosystem. Mit Innovationskraft, technischem Know-how und höchster Produktqualität unterstützt die Sparte Werkstätten auch bei komplexen Reparaturen und ist richtungsweisender Anbieter von Reparaturlösungen für Verbrenner, Hybride sowie E-Fahrzeuge und bereitet den unabhängigen Ersatzteilmarkt auf die Technologien von morgen vor.

Ihre Aufgaben

  • Anfertigung einer Masterarbeit im Zuge Ihres Studiums zum Thema Implementierung eines Machine Learning/Deep Learning/Foundational Modells zur Nachfrage-Prognose im Supply Chain Management
  • Durchführung einer umfassenden Literaturrecherche (basierend auf wissenschaftlicher Literatur und Daten aus ML-Wettbewerben), um aktuelle Entwicklungen in den Bereichen maschinelles Lernen, Deep Learning und Foundational/Transformer-Algorithmen sowie spezialisierte Architekturen für die Bedarfsprognose im Supply Chain Management zu identifizieren.
  • Identifizierung von Feature-Engineering-Ansätzen zur Optimierung der Modellleistung auf Grundlage der Literaturrecherche.
  • Implementierung der fünf vielversprechendsten Feature-sets innerhalb des aktuell entwickelten Modells basierend auf den Ergebnissen der Literaturrecherche.
  • Vergleich der Prognoseleistung der implementierten Algorithmen mit der Prognoseleistung des aktuell implementierten Prognosesystems.
  • Untersuchung, ob es Szenarien gibt, in denen klassische statistische Methoden eine bessere Leistung als anspruchsvollere Methoden erzielen.
  • Bereitstellung von Empfehlungen für die weitere Entwicklung basierend auf den Ergebnissen.
  • Darlegung von weiteren Forschungsmöglichkeiten in diesem Bereich.

Ihr Profil

  • Studium der Data Science, Mathematik, Naturwissenschaften, Wirtschaftsinformatik, des Wirtschaftsingenieurwesens, oder eines vergleichbaren Studiengangs
  • Sehr gute Kenntnisse und Erfahrungen mit Python und SQL
  • Kenntnisse in Maschinellem Lernen und Zeitreihenanalyse
  • Vorzugsweise Erfahrung in den Bereichen Supply Chain Management oder E-Commerce
  • Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
  • Gute Kommunikations- und Organisationsfähigkeiten Selbstständige, strukturierte und verantwortungsbewusste Arbeitsweise

Unser Angebot

  • Flexible Arbeitszeitmodelle sowie eine attraktive Vergütung
  • Vielfältiges Weiterentwicklungsangebot über die Schaeffler Academy
  • Honorierung Ihres Ideenreichtums, z.B. im Rahmen der Schaeffler Awards und des Ideenmanagements
  • Gesundheits- und Sportangebote, z.B. durch die Schaeffler Health Coach App
  • Viele weitere Mitarbeitenden-Vorteile, u.a. im Rahmen von Corporate Benefits

Als globales Unternehmen beschäftigen wir Mitarbeitende auf der ganzen Welt. Es ist uns wichtig, dass wir einander mit Respekt begegnen und allen Ideen und Perspektiven offen, positiv und vorurteilslos gegenüberstehen. Indem wir unsere Unterschiede wertschätzen, stärken wir unsere Kreativität und fördern wir Innovationen. Auf diese Weise tragen wir zu einer nachhaltigen Wertschöpfung für unsere Kunden, Geschäftspartner und die Gesellschaft als Ganzes bei. Together, we advance how the world moves.

Diese Position ist in Frankfurt am Main zu besetzen. Spannende Aufgaben und hervorragende Entwicklungsperspektiven warten auf Sie, denn wir gestalten die Zukunft mit Innovationen. Wir freuen uns auf Ihre Online-Bewerbung.

www.schaeffler.com/careers

Ihr Kontakt

Schaeffler Vehicle Lifetime Solutions Germany GmbH & Co. KG

Alessa Robl

Schlagwörter: Student*innen; Studienabschlussarbeit; Vollzeit; Befristet; Administration, Service & Support;

Wie bewerbe ich mich?

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