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IT & Infrastructure Full-time ⏳ Short term (< 6 months)

Posted by: J @joni_w

Location 📍 Nordheim, North Rhine-Westphalia

Timezone 🕒 UTC

Posted Date 📅 2026-08-23 09:45

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Weichen zählen zu den kritischsten Komponenten im Bahnnetz – werden Störungen zu spät erkannt, drohen ungeplante Ausfälle, hohe Instandhaltungskosten und Betriebseinschränkungen. Das Weichendiagnosesystem Artemis macht Mess- und Zustandsdaten nutzbar, um Auffälligkeiten frühzeitig zu erkennen und Instandhaltung vorausschauend zu planen. Genau hier setzt deine Rolle an. Du analysierst große Mengen von Sensor-, Zustands- und Ereignisdaten aus Artemis, entwickelst, validierst und verbesserst Analyseansätze zur Fehlererkennung, Anomaliedetektion und Zustandsbewertung und leitest belastbare Aussagen zum Zustand von Weichenkomponenten ab. Zudem unterstützt du den Ausbau datenbasierter Prognosemodelle für Predictive Maintenance. Dabei stimmst du dich eng mit Softwareentwicklern zu Datenpipelines, Datenqualität, Visualisierung und Systemintegration ab, erstellst Berichte, Dashboards und Entscheidungsvorlagen und arbeitest mit Infrastrukturfachleuten sowie Sensorspezialisten zusammen, um Messdaten, Schadensbilder und Auffälligkeiten fachlich einzuordnen. Feldtests und Pilotprojekte begleitest du von der Planung bis zur Auswertung. Du verbindest physikalisches Systemverständnis mit digitaler Auswertung und betrieblichem Nutzen. Erwartet werden ein abgeschlossenes Studium in Data Science, Informatik, Mathematik, Physik oder einem vergleichbaren Bereich, Erfahrung mit technischen Messdaten sowie sichere Kenntnisse in Python und SQL; maschinelles Lernen ist von Vorteil. Interesse an Sensorik und eisenbahntechnischen Fragestellungen sowie sehr gute Deutschkenntnisse setzen wir voraus. Requirements: - Abgeschlossenes Studium in Data Science, Informatik, Mathematik, Physik oder einem vergleichbaren technischen Fach - Erfahrung in der Analyse technischer Messdaten, idealerweise im industriellen oder infrastrukturnahen Umfeld - Sichere Kenntnisse in Datenanalyse, Statistik, Python und SQL; maschinelles Lernen von Vorteil - Interesse an Sensorik, Messsystemen und Fragestellungen rund um Weichen und prädiktive Instandhaltung - Fähigkeit, komplexe Datenzusammenhänge verständlich aufzubereiten und zielgruppengerecht zu kommunizieren - Strukturierte, lösungsorientierte Arbeitsweise, Teamkompetenz und sehr gute Deutschkenntnisse

# datenanalyse # python # sql # predictive-maintenance # sensorik # bahninfrastruktur # anomaliedetektion # dashboards # maschinelles-lernen

Posted by @joni_w

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