Aufgaben:

• Erstellung und Pflege von Dashboards / Applikationen
  
• Entwicklung / Pflege / Erweiterung von Datenpipelines
  
• Optimierung / Entwicklung analytischer Prozesse
  
• Evaluation und Einbindung digitaler Objektdaten
• Einbindung von Kartendaten und geolokalisierten Objekten
• Datenhealthchecks
• Unterstützung PM
• Coaching von Kollegen
  

Kundennutzen:

Der Kunde nutzt die integrierte Datenplattform Foundry, u.a. um Mitarbeitende bei der Entstörung von Telekommunikationsanschlüssen zu unterstützen. Dadurch wird ein effizienter und kundenfreundlicher Einsatz von Servicetechnikern gewährleistet. Außerdem können durch die Auswertung automatisierter Messungen Probleme an der Infrastruktur frühzeitig erkannt und behoben werden. 

Aufgaben:

• Antragsstellung für ein öffentlich gefördertes Forschungsprojekt
  
• Teilprojektleitung für API-Erstellung, Labeling und Model-Evaluation
  
• Evaluation verschiedener NLP-Methoden
  
• Deployment-Tests mit MLFlow und Airflow
  
• Architekturentwurf für eine prototypische Analyselösung zur Erkennung von HateSpeech mit Fokus auf Nachtrainierbarkeit und Skalierbarkeit

Kundennutzen:

Entwicklung eines Prototypen für die automatisierte Erkennung von Hassrede in deutschsprachigen Internetforen, mit dem Ziel die Moderation effizienter zu gestalten. Vom Bayerischen Wirtschaftsministerium  / VDI gefördertes Forschungsprojekt.

• Beratung der Projektmanagements zur Strukturierung des Projekts 
  
• Entwicklung einer Prozessvorlage zum Vorgehen in Data Science Projekten
  
• Erarbeitung von Dokumenten zur Risikoabschätzung, Compliance, Kommunikation
  
• Vorbereitung und Begleitung eines Aufsichtsbesuchs zum Thema Künstliche Intelligenz
  
• Schnittstelle zwischen technischen und fachlichen Kollegen
  
• Bereitstellen von (ETL)-Datenpipelines und -architekturen auf der verwendeten Plattform
• Fundierte (Ad-Hoc)-Datenanalysen für einzelne UseCases auf der verwendeten Plattform
  
• Erstellung von Dashboards im Bereich der Werkstattsteuerung mit KPIs zu Schäden, Werkstätten und Geodaten
  

Aufgaben:

• Anforderungsaufnahme und Abstimmung des scopes auf die zeitlichen Vorgaben
  
• Verifizierung der Datenverfügbarkeit und der Umsetzbarkeit des Zielbilds in Slate
  
• Erstellung, Überarbeitung, Erweiterung von Datenpipelines in Foundry (SQL, Python, PySpark)
  
• Programmierung des Dashboards (Slate, javascript, SQL)
  
• Architektur und Implementierung einer ?Snapshot?-Lösung zur Historisierung von Dashboard Views
  
• Integration einer zugelieferten Visualisierung
  

Kundennutzen:

• Vergleichende Übersicht von aktuellen und zurückliegenden Vertriebskennzahlen mit in-depth Betrachtungen einzelner Markt- und Kundensegmente in einem integrierten Dashboard.
  

Aufgaben:

• Erschließung und Anbindung neuer Datenquellen (Wetter / Fahrzeug).
  
• Konzeption und prototypische Implementierung einer automatischen Datenhistorisierung und -auswertung in AWS.
  
• Konzeption und prototypische Implementierung einer near-realtime Datenkonvertierung und -bereitstellung in AWS.
  
• Evaluation der Datenqualität und Abgeben einer abschließenden Bewertung und Empfehlung der weiteren Vorgehensweise

Kundennutzen:

• Aussagekräftige Bewertung der Datenqualität und ihres Potenzials zur Beantwortung technologischer Fragestellungen.
  
• Automatisierte Datenhistorisierung sowie Ad-Hoc Bereitstellung von Wetterdaten In AWS.
  
• Anreicherung der bestehenden Wetterinformation um zusätzliche straßenspezifische Informationen.
  

Aufgaben:

• Erstellung von ad-hoc Analysen zur Kundensegmentierung
  
• Überarbeitung und Erweiterung von Datenpipelines
  
• Programmierung komplexer Dashboards
  

Kundennutzen:

• Dashboard für die Darstellung unternehmensrelevanter KPIs
  
• Erweiterte Funktionalitäten und Kennzahlen für Kunden- und Maklerdaten
  

Aufgaben:

• Entwicklung eines gemeinsamen Problemverständnisses mit dem Kunden.
  
• Datenimport (hive, Foundry), -bereinigung, -vervollständigung und -korrektur
  
• Analytische Datenexploration.
  
• Implementierung erster Testmodelle
  
• Erzeugung von Tableau Dashboards
  
• Implementierung eines integrierten Analysetools basierend auf folium/leaflet.js und openstreetmaps.
  
• Abgeben einer abschließenden Bewertung und Empfehlung der weiteren Vorgehensweise.
  

Kundennutzen:

• Aussagekräftige Bewertung der Datenqualität und ihres Potenzials zur Beantwortung technologischer Fragestellungen.
  
• Erkenntnisse und Empfehlungen zur Verbesserung der Datenerhebung.
  
• Interaktives Datenprodukt bzw. integriertes Dashboard, um effizient wirkungsrelevante Zusammenhänge ableiten zu können.
  

Aufgaben:

• Abstimmung des Problemverständnisses mit dem Kunden und Beratung zur Vorgehensweise
  
• Identifikation relevanter Merkmale
  
• Entwicklung eines Konzepts für die Verarbeitung und Visualisierung der Daten in der Google Cloud Plattform sowie prototypische Umsetzung
  
• Prototypische Modellierung für root cause Erkennung bzw. Service Assignments mit dem Ziel einer effizienteren Verarbeitung von Tickets und Service Requests.
  

Kundennutzen:

• Gewinnung von Erkenntnissen über Zusammenhänge aus Monitoring und Ticketing ermöglichen eine bessere Identifikation der Ursachen von Ausfällen bzw. Engpässen.
  

Aufgaben:

• Entwicklung eines gemeinsamen Problemverständnisses mit dem Kunden und Beratung zur Vorgehensweise
  
• Datenimport, -bereinigung, -vervollständigung und -korrektur.
  
• Analytische (und/oder visuelle) Datenexploration.
  
• Identifizierung oder Generierung relevanter Merkmale aus den Daten; Beurteilung ihrer Trennschärfe.
  
• Implementierung erster Testmodelle.
  
• Abgeben einer abschließenden Bewertung und Empfehlung der weiteren Vorgehensweise.
  
• Prototypisierung von AI-Lösungen in der Google Cloud. 

Kundennutzen:

• Aussagekräftige Bewertung der Datenqualität und ihres Potenzials zur Beantwortung einer wirtschaftlichen, technologischen oder industriellen Fragestellung.
  
• Erkenntnisse und Empfehlungen zur Verbesserung der Datenerhebung
  

Aufgaben:

• Festlegung der relevanten Themen und Inhalte in Absprache mit dem Kunden.
  
• Ausführliche, umfassende Literaturrecherche zu allen behandelten Themen.
  
• Erstellung einer Sammlung von Schulungsfolien, die entweder in der Reihenfolge der vordefinierten Kapitel verwendet oder zu einem individuellen Kurs zusammengestellt werden können, der den Anforderungen der Teilnehmer entspricht.
  
• Erstellung eines Leitfadens mit Hintergrundinformationen, bewährten Vorgehensweisen und "cheat-sheets" als zusätzliche Referenz zu den Schulungsfolien.
  
• Alle Materialien wurden gemäß den Design-Vorgaben des Kunden und in enger Abstimmung mit dessen Data Science-Abteilung erstellt.

Kundennutzen:

• Der Kunde nutzt das Material, um interne Schulungen anzubieten, damit seine Mitarbeiter (mit unterschiedlichen Data Science-Kenntnissen) Zeitreihenanalysen und Vorhersagemodelle verstehen und durchführen können.
  

Aufgaben:

• Anforderungsanalyse und Festlegung des Projektumfangs
  
• Datenimport, -bereinigung und erste Bewertung. Abgleich und Anreicherung der Daten mit internen Datenquellen.
  
• Analyse der Daten mit bioinformatischen und Data Science Methoden.
  
• Bewertung identifizierter Marker und Prozesse durch Verifizierung anhand bekannter Ergebnisse aus der Literatur und anderen Studien. 
  

Kundennutzen:

• Etablierung und Evaluierung neuer Methoden und Prozesse zur Analyse epigenetischer Daten.
  

Aufgaben:

• Auswertung und Integration von Nieren-spezifischen Daten in die Analyseplattform. 
  
• Datenanalyse genomischer Varianten seltener Nierenerkrankungen aus Genpanels und Exomsequenzierungen
  
• Projektmanagement, Leitung eines Teams von 2-3 Entwicklern / Wissenschaftlern, Budgetierung, Berichterstattung an die EU.
  
• Automatisierung des Datenimports und der -standardisierung.
  
• Einrichtung und Wartung eines Daten-Upload-Servers.
  
• Analyse von Genomvariationsdaten aus Trio-Studien und Gen-Panels
  
• (Weiter-)Entwicklung einer SaaS-Anwendung für die Analyse von molekularbiologischen Daten. 

Kundennutzen:

• Erweiterung der Analysefunktionen der hauseigenen Analyseplattform (SaaS)
  
• Tools für den automatisierten Import und die Strukturierung diverser Daten aus verschiedenen Quellen.
  
• Identifikation potenzieller Marker-Kandidaten für seltene Nierenerkrankungen