Ingenieur für Zuverlässigkeits- und Datenanalyse

M-Tech GmbH
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KI-Zusammenfassung

In dieser Position analysieren Sie systemgenerierte Daten und historische Aufzeichnungen, um Zuverlässigkeitstrends und Anomalien zu identifizieren. Sie führen explorative und statistische Analysen durch, um Degradations- oder Performanceprobleme frühzeitig zu erkennen und arbeiten eng mit verschiedenen Entwicklungsteams zusammen. Ihre Ergebnisse bereiten Sie in Dashboards und Reports auf, um technische Entscheidungsprozesse zu unterstützen.

IHR PROFIL

  • Abgeschlossenes Bachelor- oder Masterstudium in Data Analytics, Data Science, Informatik, Statistik, Ingenieurwesen oder einer vergleichbaren analytischen Fachrichtung
  • Sehr gute Kenntnisse in Datenanalyse, Statistik und explorativer Datenanalyse
  • Fundierte Erfahrung in der Datenanalyse mit Python
  • Erfahrung im Umgang mit strukturierten und semi-strukturierten, systemgenerierten Daten
  • Fähigkeit, komplexe Datenzusammenhänge zu interpretieren und verständlich aufzubereiten
  • Analytisches Denkvermögen sowie strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise
  • Sehr gute schriftliche und mündliche Englischkenntnisse
  • Wünschenswert: Kenntnisse im Bereich Zuverlässigkeitsanalyse, Systemverhalten oder Fehlertrendanalysen
  • Von Vorteil: Erfahrung mit Visualisierungstools wie Power BI, Kibana oder ähnlichen Systemen

WAS SIE ERWARTET

  • Analyse systemgenerierter Daten sowie historischer Aufzeichnungen zur Identifikation von Zuverlässigkeitstrends, Anomalien und Risiken
  • Durchführung von explorativen, Trend- und statistischen Analysen zur frühzeitigen Erkennung von Degradations- oder Performanceproblemen
  • Untersuchung langfristiger Komponenten- und Subsystemverläufe
  • Identifikation wiederkehrender Fehler- und Nutzungsmuster über mehrere Datenquellen hinweg
  • Analyse historischer Fehler-, Wartungs- und Servicedaten zur Unterstützung technischer Bewertungen
  • Aufbereitung und Visualisierung analytischer Ergebnisse in Form von Dashboards, Reports und Präsentationen
  • Enge Zusammenarbeit mit System-, Produkt- und Softwareentwicklungsteams
  • Dokumentation analytischer Methoden, Annahmen, Ergebnisse und Handlungsempfehlungen
  • Aktive Unterstützung technischer Entscheidungsprozesse und kontinuierlicher Produktverbesserung
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