e-dynamics ist Teil der m3connect Unternehmensgruppe und seit über 25 Jahren auf Data Analytics, Digital Analytics und Conversion-Optimierung spezialisiert. * Abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Data Science, Mathematik, Statistik, Wirtschaftswissenschaften oder eine vergleichbare Qualifikation. * Mehrjährige Berufserfahrung (ca. 3 Jahre) im Bereich Data Analytics, Business Intelligence oder Data Consulting * Kenntnisse in Power Query (M), ETL-Prozessen und Data Warehousing * Erfahrung mit Azure Data Services oder vergleichbaren Cloud-Plattformen
e-dynamics ist Teil der m3connect Unternehmensgruppe und seit über 25 Jahren auf Data Analytics, Digital Analytics und Conversion-Optimierung spezialisiert. * Abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Data Science, Mathematik, Statistik, Wirtschaftswissenschaften oder eine vergleichbare Qualifikation. * Mehrjährige Berufserfahrung (ca. 3 Jahre) im Bereich Data Analytics, Business Intelligence oder Data Consulting * Kenntnisse in Power Query (M), ETL-Prozessen und Data Warehousing * Erfahrung mit Azure Data Services oder vergleichbaren Cloud-Plattformen
Entwicklungsarbeit – Weiterentwicklung unserer neuen Datenplattformen für Energiemarktdaten und Analytics; Definition und Umsetzung effizienter Datenarchitekturen für Analytics-Prozesse bis hin zu Near-Realtime-Datenanalyse für die Nutzung durch Data Analysten und Data Scientists; Integration von KI und ML in die Datenverarbeitungs- und -analyseprozesse - Ausbildung – Abgeschlossenes Studium im Bereich (Wirtschafts-) Informatik, Data Science oder in einem vergleichbaren Studiengang - Qualifikation – Mehrjährige Berufserfahrung als Data Architect / Data Engineer oder in einer vergleichbaren Rolle; fundierte Erfahrung im Aufbau und Betrieb der Lösungen in Cloud-Plattformen (Azure); Erfahrungen in Datenarchitektur (Data Vault 2.0), Datenmodellierung und Aufbau von Datenpipelines inkl. Qualitätssicherung; sehr sichere Deutsch- und Englischkenntnisse
Entwicklungsarbeit – Weiterentwicklung unserer neuen Datenplattformen für Energiemarktdaten und Analytics; Definition und Umsetzung effizienter Datenarchitekturen für Analytics-Prozesse bis hin zu Near-Realtime-Datenanalyse für die Nutzung durch Data Analysten und Data Scientists; Integration von KI und ML in die Datenverarbeitungs- und -analyseprozesse - Ausbildung – Abgeschlossenes Studium im Bereich (Wirtschafts-) Informatik, Data Science oder in einem vergleichbaren Studiengang - Qualifikation – Mehrjährige Berufserfahrung als Data Architect / Data Engineer oder in einer vergleichbaren Rolle; fundierte Erfahrung im Aufbau und Betrieb der Lösungen in Cloud-Plattformen (Azure); Erfahrungen in Datenarchitektur (Data Vault 2.0), Datenmodellierung und Aufbau von Datenpipelines inkl. Qualitätssicherung; sehr sichere Deutsch- und Englischkenntnisse
Technologieverständnis: Du kennst die gängigen Architekturen und Technologien moderner Datenplattformen (Data Warehouse, Data Lakehouse oder vergleichbare Architekturen) und kannst sie im Projektkontext sicher einordnen.
Technologieverständnis: Du kennst die gängigen Architekturen und Technologien moderner Datenplattformen (Data Warehouse, Data Lakehouse oder vergleichbare Architekturen) und kannst sie im Projektkontext sicher einordnen.
Integriere Systeme: Verbinde Umsysteme wie Shops, DAM oder PIM mit der Content-Plattform Coremedia. * Erfahrung mit Coremedia: Du verfügst über erste Praxiserfahrungen mit der Content-Plattform.
Integriere Systeme: Verbinde Umsysteme wie Shops, DAM oder PIM mit der Content-Plattform Coremedia. * Erfahrung mit Coremedia: Du verfügst über erste Praxiserfahrungen mit der Content-Plattform.
Als Junior Data Analyst / Analytics Engineer (m/w/d) wirst du Teil unseres Data & Product Engineering Teams und arbeitest genau an der Schnittstelle zwischen Analytics und Engineering. * Du hast ein erfolgreich abgeschlossenes Studium oder stehst kurz vor deinem Abschluss, z. B. in Informatik, Statistik, Data Science, Wirtschaftsinformatik oder einem verwandten Fachbereich. * Du wirst Teil eines dynamischen und motivierten Data-Teams, mit dem du unsere Erfolgsgeschichte aktiv mitgestaltest.
Als Junior Data Analyst / Analytics Engineer (m/w/d) wirst du Teil unseres Data & Product Engineering Teams und arbeitest genau an der Schnittstelle zwischen Analytics und Engineering. * Du hast ein erfolgreich abgeschlossenes Studium oder stehst kurz vor deinem Abschluss, z. B. in Informatik, Statistik, Data Science, Wirtschaftsinformatik oder einem verwandten Fachbereich. * Du wirst Teil eines dynamischen und motivierten Data-Teams, mit dem du unsere Erfolgsgeschichte aktiv mitgestaltest.
The objective of this thesis is to improve model accuracy through data-driven modeling and parameter estimation techniques. Potential approaches include data-driven parameter estimation for white-box models, the development of black-box models using machine learning methods (e. g., neural networks) and their combination (grey-box). * Literature review and familiarization with rSOC, with focus on operation and degradation as well as existing data and experimental setup * Literature review on dynamic modeling (system identification), especially data-driven approaches and comparison of past system identification for rSOC - Validation on experimental and simulation data.
The objective of this thesis is to improve model accuracy through data-driven modeling and parameter estimation techniques. Potential approaches include data-driven parameter estimation for white-box models, the development of black-box models using machine learning methods (e. g., neural networks) and their combination (grey-box). * Literature review and familiarization with rSOC, with focus on operation and degradation as well as existing data and experimental setup * Literature review on dynamic modeling (system identification), especially data-driven approaches and comparison of past system identification for rSOC - Validation on experimental and simulation data.
Unterstützung bei der Entwicklung und Implementierung von Softwarelösungen im Data-Science-Umfeld. * Implementierung und Optimierung von Algorithmen und Modellen für Data-Science-Anwendungen.
Unterstützung bei der Entwicklung und Implementierung von Softwarelösungen im Data-Science-Umfeld. * Implementierung und Optimierung von Algorithmen und Modellen für Data-Science-Anwendungen.
Expertise – Sehr gute Kenntnisse in Reporting, Analytics und Business Intelligence; Hands-on-Erfahrung mit BI-Tools (Microsoft Power BI); gutes SQL-Fachwissen sowie Erfahrung mit Datenmodellen / Data Warehouses / Data Lakehouses; fundierte energiewirtschaftliche Erfahrung (insb. zu Energiehandelsprozessen); idealerweise Erfahrung mit dem Einsatz von KI zur Verbesserung von Geschäftsprozessen und Datenqualität
Expertise – Sehr gute Kenntnisse in Reporting, Analytics und Business Intelligence; Hands-on-Erfahrung mit BI-Tools (Microsoft Power BI); gutes SQL-Fachwissen sowie Erfahrung mit Datenmodellen / Data Warehouses / Data Lakehouses; fundierte energiewirtschaftliche Erfahrung (insb. zu Energiehandelsprozessen); idealerweise Erfahrung mit dem Einsatz von KI zur Verbesserung von Geschäftsprozessen und Datenqualität
e-dynamics ist Teil der m3connect Unternehmensgruppe und seit über 25 Jahren auf Data Analytics, Digital Analytics und Conversion-Optimierung spezialisiert. * Du erstellst technische Konzepte und DataLayer-Spezifikationen und definierst und dokumentierst Events, Parameter und Messkonzepte * Erfahrung in der Erstellung und Umsetzung von Tracking-Konzepten sowie DataLayer-Spezifikationen
e-dynamics ist Teil der m3connect Unternehmensgruppe und seit über 25 Jahren auf Data Analytics, Digital Analytics und Conversion-Optimierung spezialisiert. * Du erstellst technische Konzepte und DataLayer-Spezifikationen und definierst und dokumentierst Events, Parameter und Messkonzepte * Erfahrung in der Erstellung und Umsetzung von Tracking-Konzepten sowie DataLayer-Spezifikationen
Big Data, große Chancen: Mit Data Mining, Predictive Analytics und Machine Learning erkennst Du Muster, interpretierst Daten und leitest wertvolle Prognosen für die Zukunft ab.
Big Data, große Chancen: Mit Data Mining, Predictive Analytics und Machine Learning erkennst Du Muster, interpretierst Daten und leitest wertvolle Prognosen für die Zukunft ab.
Je nach Anforderung reicht das Spektrum vom Betrieb einfacher aus dem Internet erreichbarer Webserver bis zu Firewall-gesicherten dedizierten Kubernetes-Clustern mit Geo-Redundanz, Zero Data Loss DBs und 24/7-SLAs.
Je nach Anforderung reicht das Spektrum vom Betrieb einfacher aus dem Internet erreichbarer Webserver bis zu Firewall-gesicherten dedizierten Kubernetes-Clustern mit Geo-Redundanz, Zero Data Loss DBs und 24/7-SLAs.
Self-Service ermöglichen: Du stellst standardisierte Laufzeitumgebungen und Schnittstellen bereit, die von Data-, ML- und GenAI-Teams effizient genutzt werden können.
Self-Service ermöglichen: Du stellst standardisierte Laufzeitumgebungen und Schnittstellen bereit, die von Data-, ML- und GenAI-Teams effizient genutzt werden können.
Aachen, Augsburg, Berlin, Bonn, Bremen, Dortmund, weitere Standorte in DE
Teilweise Home-Office
Anschreiben nicht erforderlich
Ausbildung & Erfahrung: Du hast ein abgeschlossenes Studium in Wirtschaftsinformatik, Informatik, Betriebswirtschaft, Wirtschaftsingenieurwesen oder einem vergleichbaren Fachgebiet und verfügst über mindestens 5 Jahre Beratungserfahrung in AI-, Data- oder Digital-Transformation im Enterprise-Umfeld.
Ausbildung & Erfahrung: Du hast ein abgeschlossenes Studium in Wirtschaftsinformatik, Informatik, Betriebswirtschaft, Wirtschaftsingenieurwesen oder einem vergleichbaren Fachgebiet und verfügst über mindestens 5 Jahre Beratungserfahrung in AI-, Data- oder Digital-Transformation im Enterprise-Umfeld.
Ausbildung & Erfahrung: Du verfügst über ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Engineering, Software Engineering oder einem vergleichbaren technischen Fachgebiet und mindestens 3 Jahre Erfahrung im Betrieb produktiver ML- oder LLM-Systeme im Enterprise-Umfeld.
Ausbildung & Erfahrung: Du verfügst über ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Engineering, Software Engineering oder einem vergleichbaren technischen Fachgebiet und mindestens 3 Jahre Erfahrung im Betrieb produktiver ML- oder LLM-Systeme im Enterprise-Umfeld.
Ausbildung & Erfahrung: Du verfügst über ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Science, Computerlinguistik oder einem vergleichbaren technischen Fachgebiet und mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Entwicklung und Produktivsetzung von GenAI- oder LLM-basierten Anwendungen im Enterprise-Kontext.
Ausbildung & Erfahrung: Du verfügst über ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Science, Computerlinguistik oder einem vergleichbaren technischen Fachgebiet und mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Entwicklung und Produktivsetzung von GenAI- oder LLM-basierten Anwendungen im Enterprise-Kontext.
Erfahrung & Ausbildung: Du verfügst über mindestens fünf Jahre Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb produktiver Machine-Learning-Systeme im Enterprise-Umfeld und hast ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Software Engineering, Data Science oder einem vergleichbaren technischen Fachgebiet.
Erfahrung & Ausbildung: Du verfügst über mindestens fünf Jahre Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb produktiver Machine-Learning-Systeme im Enterprise-Umfeld und hast ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Software Engineering, Data Science oder einem vergleichbaren technischen Fachgebiet.