Für einen unserer Kunden aus der Automobilindustrie besetzen wir ab sofort folgende Position:
Aufbau und Pflege von ETL-Pipelines zur Verarbeitung und Analyse von Zeitreihendaten
Visualisierung und Analyse von Zusammenhängen zwischen Zeitreihendaten und Diagnoseschlüsseln (DTCs)
Entwicklung testgetriebener Softwarefunktionen zur Optimierung von Prozessen
Identifikation, Kategorisierung und Nachverfolgung von Fehlern aus Fahrversuchen mit Brennstoffzellentechnologie
Entwicklung und Implementierung einer Methodik zur Automatisierung der Fehlererkennung und -klassifikation
Erweiterte Kenntnisse in Python/PySpark sowie Erfahrung in PowerBI zur Datenvisualisierung und Dashboard-Erstellung sowie in Databricks für Datenanalysen und Machine Learning von Vorteil
Grundkenntnisse im CAN-Protokoll und der Signalinterpretation
Erfahrung in der Produktentwicklung im Automotive-Bereich sowie idealerweise im Bereich ePowertrain und Automotive-Softwareentwicklung
Ausgeprägte Problemlösungskompetenz mit einer kreativen, strukturierten Arbeitsweise und der Fähigkeit, komplexe Sachverhalte zu abstrahieren und zu vereinfachen
Fähigkeit, komplexe technische Inhalte klar und präzise an unterschiedliche Zielgruppen zu vermitteln
Verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift