Auf einen Blick
- Aufgaben: Arbeite an datengestützten Wartungsprojekten und entwickle innovative Lösungen.
- Unternehmen: Stadler, ein führendes Unternehmen im Bereich Mobilität mit internationalen Karrieremöglichkeiten.
- Vorteile: Finanzielle Zuschüsse für Reisen, Gesundheitsleistungen und Unterstützung bei Weiterbildung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Mobilität von morgen und arbeite in einem engagierten Team.
- Qualifikationen: Grundkenntnisse in Python und Interesse an Datenanalyse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 84000 € pro Jahr.
Stadler bietet eine Vielzahl internationaler Karrieremöglichkeiten. Hier haben Sie die Chance, über sich hinauszuwachsen, Verantwortung zu übernehmen und in engagierten Teams Höchstleistungen zu erbringen. Wir suchen motivierte Talente, die mit uns die Mobilität von morgen gestalten möchten. Sind Sie bereit, Großes mit uns zu erreichen?
Wie Sie einen Einfluss ausüben können:
- Arbeiten Sie an datengestützten Wartungsprojekten entlang der gesamten Wertschöpfungskette - von Sensoren über Onboard-Architekturen bis hin zu Kommunikationsgateways und Offboard-Analysesystemen.
- Tragen Sie zur Entwicklung von Zustandsüberwachungsanwendungsfällen bei, indem Sie identifizieren, wie verfügbare Daten für die Zustandsüberwachung genutzt werden können.
- Tragen Sie zur Entwicklung, Gestaltung und Skalierung von Lösungen zur Zustandsüberwachung innerhalb des Stadler-Telemetrie-Ökosystems bei.
- Überbrücken Sie Onboard-Zugarchitekturen und Offboard-Analysesysteme, um praktische, skalierbare Lösungen zu identifizieren.
- Analysieren Sie das Systemverhalten, indem Sie die Steuerungslogik und Kommunikationsflüsse über Züge und deren Teilsysteme nachverfolgen.
Wie Sie beitragen werden:
- Vertrautheit mit TCMS-Architekturkonzepten wie CAN und TRDP.
- Grundkenntnisse in Python oder echtes Interesse an deren Entwicklung.
- Fähigkeit, Software mithilfe von Funktionsblockdiagrammen (FBD) zu analysieren und zu verstehen.
- Erfahrung mit Versionskontrollsystemen für Software und Dokumentation, einschließlich GitLab oder SVN.
- Fähigkeit, technische Konzepte klar zu erklären und zum Wissensaustausch in einem kollaborativen, funktionsübergreifenden Team beizutragen.
- Proaktive Problemlösungsfähigkeiten, die es Ihnen ermöglichen, Fragen zu erkunden, Lösungen vorzuschlagen und Ansätze anzupassen, wenn Herausforderungen auftreten.
- Starkes Interesse daran, Daten zur Verbesserung der Wartung zu nutzen.
- Fließende Sprachkenntnisse in Englisch und Deutsch.
Wünschenswerte Fähigkeiten:
- Erfahrung mit Selectron-Tools.
- Erfahrung in der Unterstützung oder Leitung von Projekten, Koordination technischer Teams zur Lieferung innerhalb von Umfang, Zeitrahmen und Ressourcenbeschränkungen.
- Erfahrung in der Erstellung oder Anleitung von Visualisierungen, die effektive Entscheidungen für Ingenieur-, Wartungs- und Geschäftsteams unterstützen.
- Erfahrung oder Interesse an der Bewertung technischer und betrieblicher Risiken, einschließlich cyberbezogener Bedrohungen, und Unterstützung der Risikominderungsplanung entlang der digitalen Wertschöpfungskette.
Ihre Vorteile:
- Finanzielle Zuschüsse für ZVV- oder SBB-Reisekarten.
- Gesundheitsleistungen: Zuschüsse für Fitnesspässe.
- Unterstützung für Weiterbildungsmöglichkeiten (finanziell oder in Teilzeit).
Project Engineer - Predictive Analytics & Digital Maintenance 80-100% Arbeitgeber: Stadler Rail AG
Stadler ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und internationalen Umfeld zu wachsen und Verantwortung zu übernehmen. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit und Innovation fördert das Unternehmen eine Kultur des Wissensaustauschs und der kontinuierlichen Weiterbildung, während es gleichzeitig attraktive Vorteile wie finanzielle Zuschüsse für Reisekarten und Gesundheitsförderung bietet. Hier haben Sie die Chance, an zukunftsweisenden Projekten im Bereich Predictive Analytics und digitale Wartung zu arbeiten und somit aktiv zur Mobilität von morgen beizutragen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Project Engineer - Predictive Analytics & Digital Maintenance 80-100% erhalten könnten
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Stadler Rail AG zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
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Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Project Engineer - Predictive Analytics & Digital Maintenance 80-100% bei Stadler Rail AG gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Stadler Rail AG vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Stadler Rail AG entscheidend sein!
