Entwicklung und Pflege von ETL Pipelines zur effizienten Verarbeitung und Analyse von Zeitreihendaten
Erstellung von Visualisierungen zur Darstellung von Zusammenhängen zwischen Zeitreihendaten und Diagnosetroublecodes (DTCs)
Analyse der Messdaten aus Fahrversuchen mit Brennstoffzellentechnologie zur Identifikation und Kategorisierung von Fehlern
Durchführung von Ursachenanalysen zur schnellen und präzisen Fehlerbehebung
Implementierung von Methoden und Tools zur Automatisierung der Fehleridentifikation und -kategorisierung
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Studium der Fahrzeugtechnik oder vergleichbar
Erfahrung in der Datenanalyse von verschiedenen Fahrzeugdaten
sehr gute Kenntnisse in Python / PySpark
Kenntnisse in PowerBI, Databricks, Microsoft Azure sind wünschenswert
Kenntnisse des CAN-Protokolls und Signalinterpretation
sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
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