Im industriellen Produktionsumfeld liegen Produkt- und Prozessdaten in großer Menge, in einer meist heterogenen Struktur vor. Dies bringt einen hohen individuellen Aufwand zur Extraktion, Transformation und Bereitstellung (ETL) der Daten für datengetriebene Anwendungen, beispielweise des Maschinellen Lernens (ML), mit sich.
Durch die Automatisierung der ETL-Prozessschritte und die Standardisierung der Module nachgelagerter Anwendungen, soll die schnelle Integration neuer Datensätze vorangetrieben werden. Mittels zugehörigem Graphical-User-Interface (GUI) können aufbereitete Prozessdaten und Analysen Prozessexperten schnell in interaktiver Form bereitgestellt werden.
Mögliche Aufgaben
- Weiterentwicklung einer oberflächenbasierten Anwendung
- Weiterentwicklung und Standardisierung der Datenbankstruktur
- Aufbau und Implementierung automatisierte ETL-Pipeline
Anforderungen
- Erfahrung in der Anwendungsentwicklung in einer Hochsprache, vorzugsweise Python
- Idealerweise erste Erfahrung mit Plotly / Dash
- Gute Deutsch- oder Englischkenntnisse
- Interesse an einer langfristigen Zusammenarbeit
Konditionen
- Ausrichtung der Tätigkeit nach Kenntnissen und Interessensgebiet
- Flexible Arbeitszeiteinteilung
- Ortsunabhängige Ausführung der Tätigkeit
- Fortsetzung der Zusammenarbeit in studentischen Arbeiten möglich