In unserer Aluminium-Druckgießerei entstehen entlang automatisierter Fertigungsketten große Mengen an Produktions-, Prozess- und Qualitätsdaten. Ziel ist es, diese heute verteilten Datenquellen (z.B. Maschinen-/Anlagendaten, Qualitäts- und Q-Systemdaten, SAP sowie Dokumentenablagen) in einer zentralen, skalierbaren Datenplattform im Metallgusswerk zusammenzuführen.
Auf Basis von Microsoft Fabric werden Daten standardisiert aufbereitet und den Fachbereichen als Grundlage für Reporting & Analytics (inkl. automatisierter Auswertungen und Live-Warnungen) sowie für KI-Anwendungen wie Predictive Quality und Anomalieerkennung bereitgestellt. Dafür arbeiten wir eng mit Produktionsabteilungen, verschiedenen Standorten/Werken sowie OT und IT zusammen, um Anforderungen aufzunehmen, Standards zu etablieren und Lösungen nachhaltig zu industrialisieren und zu skalieren.
In diesem Aufgabengebiet wirken Sie. Hand drauf.
- Interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen Produktionsabteilungen, Standorte, OT und IT zur Abstimmung von Anforderungen, Use-Cases und Einbringung von datengetriebenen Lösungen.
- Anbindung, Integration und Aufbereitung bestehender Datenquellen (z.B. Maschinen-/Prozessdaten, Qualitätsdaten, Q-Systeme, SAP, Dokumentenablage) in Microsoft Fabric (OneLake/Lakehouse, Dataflows, Pipelines)
- Aufbau, Standardisierung und Erweiterung von Reports/Analytics (Microsoft Fabric) inkl. automatisierter Auswertungen, Live-Warnungen und wiederverwendbarer Reporting-Strukturen
- Entwicklung, Training und Validierung von Machine‑Learning‑Modellen für produktionsnahe Use Cases (z.B. Predictive Quality, Anomalieerkennung, Mustererkennung) auf Basis der zentral bereitgestellten Daten
- Sicherstellung von Datenqualität, Datenkonsistenz und Performance (z.B. Monitoring, Datenvalidierung, Berechtigungen) als Grundlage für belastbare Analysen und KI-Anwendungen
- Konzeption, Dokumentation und kontinuierliche Weiterentwicklung der zentralisierten Datenplattform im Metallgusswerk (Architektur, Pipelines, Datenmodelle) zur Industrialisierung und Skalierung weiterer datengetriebener Lösungen
Darin sind Sie stark. Hand drauf.
- Abgeschlossener Studiengang, z. B.: Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Science, Maschinenbau mit Schwerpunkt Digitalisierung, oder vergleichbar.
- Kenntnisse Cloud-Datenplattformen (bspw. MS-Fabric) und Datenbanken (bspw. SQL).
- Kenntnisse in Python und gängigen ML-Bibliotheken (bspw. scikit-learn, TensorFlow).
- Erfahrung in Datenanalyse, Statistik und maschinellen Lernverfahren
- Verständnis für industrielle Prozesse und Automatisierung.
- Bereitschaft zur Arbeit in Gießerei- und Produktionsumgebungen.
- Selbstständige Arbeitsweise und Kommunikationsfähigkeit.
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