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FERCHAU

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Data Engineer / Analyst Automotive (m/w/d)

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Summary

Data engineer/analyst at FERCHAU in Stuttgart driving data-driven vehicle development for automotive OEMs and suppliers. Day to day: research data use cases, build proofs of concept, refine analytics methods and tools (advanced analytics, statistical tools, Hadoop/Spark, Python/Java), define interfaces to external data providers, and work in a Scrum-style agile team.

Overview

In dieser Rolle verbinden Sie Menschen mit Technologien, um datengetriebene Fahrzeugentwicklungen voranzutreiben. Sie arbeiten an Use-Cases wie Datenrecherche, PoCs und Weiterentwicklung der Methodik in einem agilen Umfeld und koordinieren Schnittstellen zu externen Datenanbietern. Sie unterstützen Kolleg:innen mit langjähriger Expertise und tragen zur Umsetzung komplexer Entwicklungsprojekte bei. Ihre Arbeit richtet sich an namhafte OEMs und Zulieferer der Automobilindustrie und zielt auf impact-orientierte Lösungen ab.

Leistungen / Benefits
  • Abgesicherte Sozialleistungen als Zusatzleistungen zum GVP-Tarifvertrag
  • Individuelle Karrierebegleitung durch dialogorientiertes Vorgesetztenfeedback
  • Entwicklung bereichsübergreifender Kompetenzen
Verantwortungsbereiche
  • Auswertung von Kundenverhalten zur Optimierung zukünftiger Fahrzeuge, Antriebsstränge und Architekturen sowie zur Stückzahlprognose
  • Durchführung einzelner Use-Cases wie Datenrecherche, Proof of Concepts, Weiterentwicklung der Methodik und entsprechender Tools
  • Erstellung von Anforderungen zur Überführung der Use-Cases in operative Systeme
  • Definition von Schnittstellen
  • Organisation und Begleitung der Zusammenarbeit mit externen Datenanbietern
  • Mitarbeit im agilen Projekt (angelehnt an Scrum)
  • Teilnahme und Vorbereitung von funktionsübergreifenden Workshops und Arbeitskreisen
Zentrale Anforderungen
  • Abgeschlossenes Studium mit Schwerpunkt im Technologieumfeld
  • Gute Kenntnisse in Advanced-Analytics-Methoden (z. B. Data Mining, Predictive Analytics, Machine Learning)
  • Statistische Tools (z. B. KNIME, RStudio, SAS, SPSS)
  • Big-Data-Umgebungen (z. B. Hadoop, Spark)
  • Erfahrung mit objektorientierten Programmiersprachen (z. B. Java, Python)
  • Praktische Erfahrung im Umgang mit analytischen Visualisierungstools von Vorteil
  • Sehr gutes Deutsch (Niveau C1) und sehr gutes Englisch
  • Teamarbeit
  • Agiles Arbeiten
  • Workshop-Moderation und -Teilnahme
  • Advanced-Analytics-Methoden
  • Data Mining
  • Predictive Analytics

Skills

See also

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