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Bachelorarbeit/Praktikum: Datenqualitätsindikator

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Bachelorarbeit/Praktikum: Datenqualitätsindikator

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Wir bieten Motivation Why maex?
Eine effiziente Projektplanung ist für den Erfolg von EPC-Projekten

von größter Bedeutung. Diese Arbeit befasst sich mit der Planung

von Großprojekten und der Automatisierung möglichst vieler

Einzelschritte, um die Fehleranfälligkeit manueller Arbeitsschritte zu

verringern.

Durch die Entwicklung eines Datenqualitätsindikators für unser

automatisiertes Projektplanungswerkzeug sollen Fehlkalkulationen

sichtbar gemacht werden. Das Tool basiert auf Projekterfahrungen

und nutzt Daten aus verschiedenen Quellen, die analysiert werden,

um die geschätzte Dauer von Arbeitspaketen zu generieren. Die

Qualität der ermittelten Zeiten hängt stark von der Qualität der

zugrundeliegenden Daten ab. Ziel ist es daher, einen

Datenqualitätsindikator zu entwickeln, mit dessen Hilfe die

Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Daten bewertet werden kann.

Deine Aufgaben

• Entwicklung eines Datenqualitätsindikators zur Bewertung der

Datenqualität im Hinblick auf die Genauigkeit der Daten


• Untersuchung von potenziellen Datenproblemen und

Ungenauigkeiten in historischen Projektdaten und deren

Auswirkungen auf die Qualität der Daten


• Identifizierung und Implementierung von Metriken zur Bewertung

der Streuung von Daten und Abweichungen vom Mittelwert


• Integration des entwickelten Datenqualitätsindikators in das

automatisierte Projektplanungstool zur Unterstützung der

Benutzer bei der Datenbewertung

Dein Profil

• Immatrikuliert in einem Hochschulstudiengang im Bereich

Maschinenbau oder einem verwandten Fachgebiet und bereit bis

zu 40 Stunden pro Woche zu arbeiten. Dauer ca. 3-6 Monate


• Frühere Erfahrungen, Arbeitskenntnisse und Verständnis

verschiedener Techniken des maschinellen Lernens und der

damit verbundenen Algorithmen


• Analytische und konzeptionelle Fähigkeiten, um sich die

erforderlichen Datenkonzepte vorstellen zu können, sowie

entsprechende Programmierkenntnisse in Python


• Gute Kommunikationsfähigkeiten in Englisch und gute

Deutschkenntnisse runden Ihr Profil ab

Kontakt
Deine Bewerbung nimmt Ferdinand Greinacher gerne über die

angegebene Mailadresse entgegen. Bitte füge ein kurzes

Anschreiben bei, indem du uns deinen frühestmöglichen

Eintrittstermin nennst. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!

Mail: ferdinand.greinacher@maex-partners.com

Web: https://maex-partners.com

Bachelorarbeit /Praktikum

maexpartners ist eine Boutique-Beratung mit Sitz in Düsseldorf. Wir beraten

internationale Industrie- und Hochtechnologieunternehmen im Schwermaschinen-

und Anlagenbau. Hierbei liegt unser Fokus auf Großprojekten, vor allem im Kontext

der Dekarbonisierung. Wir befähigen unsere Klienten, diese Projekte erfolgreich

durchzuführen und unterstützen aktiv bei der Abwicklung. Und sollte ein Großprojekt

kurz vor dem Scheitern stehen, sind wir Expert*innen darin, es wieder auf die richtige

Spur zu bringen.

Wir wollen für unsere Klienten die individuell beste Lösung finden. Dabei bringen wir

die Menschen, die mit uns arbeiten dazu, diese Lösung nachhaltig umzusetzen –

gerne auch auf unkonventionellen Wegen. Wenn du Lust hast, mit deiner kreativen

und radikalen Denkweise die Welt des Anlagenbaus für die Herausforderungen der

Zukunft aufzustellen, dann werde Teil unseres Teams!

Entwicklung eines Datenqualitätsindikators für ein

automatisiertes Projektplanungstool

Wir lieben Freiheit


• Die Unabhängigkeit, um dein Thema mit regelmäßigen

Berührungspunkten von Teammitgliedern selbst voranzutreiben


• Selbstbestimmter und ergebnisorientierter Arbeitsalltag


• Flexible und hybride Arbeitszeiten


• Einblicke in die Beratungstätigkeit und in Kundenprojekte

Wir halten zusammen


• Sympathische, lockere Truppe mit wertschätzendem Arbeiten auf

Augenhöhe, enger Austausch und Support in kleinen Teams


• Vielfältige regelmäßige Firmenevents

Wir sind Macher


• Hohe Eigenverantwortung und Hands-On-Mentalität


• Networking-Opportunitäten


• Vielfältig einsetzbares Budget für Mobilität und Unterkünfte

mailto:ferdinand.greinacher@maex-partners.com
https://maex-partners.com/

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We offer The motivation Why maex?

Contact info
Please send your application to Ferdinand Greinacher using

the e-mail address below. Please add a brief cover letter stating

your preferred start date. We are looking forward to receiving

your application!

Mail: ferdinand.greinacher@maex-partners.com

Web: https://maex-partners.com

Efficient project scheduling is paramount for the success of

Engineering Procurement Construction (EPC) projects like power

plants and refineries. This research addresses the planning of large-

scale project and automating as many individual steps as possible to

reduce the susceptibility to errors of manual handlings.

By developing a Data Quality Indicator for our automated project

scheduling tool, miscalculations should be made visible. The tool is

based on previous project experiences and utilizes data from various

sources, which are analyzed to generate estimated duration for work

packages. The quality of these estimates heavily depends on the

quality of the underlying data. Therefore, the aim is to develop a

Data Quality Indicator that helps to assess the reliability and

accuracy of the data.

Responsibilities

• Development of a Data Quality Indicator to evaluate data quality

in terms of the accuracy of estimates


• Investigation of potential data issues and inaccuracies in

historical project data and their impact on the quality of estimates


• Identify and implement metrics to assess the dispersion of data

and deviations from the mean value


• Integration of the developed Data Quality Indicator into the

automated project scheduling tool to assist users in data

assessment

Qualifications

• Enrolled in a university degree program in the field of mechanical

engineering or related and available to work 40 hours per week

for 6 months


• Previous experience, working knowledge and understanding of

different machine learning techniques and associated algorithms


• Analytical and conceptual skills to envision the required data

concepts along with associated programming skills in python


• Good communication skills in English and working knowledge of

German rounds up your profile

Bachelor Thesis/Internship

maexpartners is a boutique consultancy based in Düsseldorf. We advise international

industrial and high-tech companies in heavy machinery and plant engineering. Our

focus is on large-scale projects, especially in the context of decarbonization. We

enable our clients to successfully implement these projects and actively support them

during the execution. If a major project is on the verge of failure, we are experts in

getting it back on track.

We want to find the best individual solution for our clients. In doing so, we get the

people who work with us to implement this solution sustainably - even in

unconventional ways. If you want to use your creative and radical way of thinking to

prepare the world of plant engineering for the challenges of the future, then join our

team!

Development of a Data Quality Indicator for an

automated Project Scheduling Tool

We act independently


• The steering wheel to drive the topic with constant touchpoints from

team members


• Self-determined and results-oriented daily work routine


• Flexible and hybrid working hours


• Insights into consulting activities and into customer projects

We stick together


• A friendly, relaxed team with appreciative collaboration on an equal

footing, close interaction, and support in small teams.


• Diverse team events such as monthly staffs’ table, New Year's

reception and family outings

We drive things


• High personal responsibility and a hands-on mentality


• Networking opportunities


• Budget for mobility and accommodation in small teams

mailto:career@maex-partners.com
https://maex-partners.com/

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  • Folie 2

Bachelorarbeit/Praktikum: Datenqualitätsindikator

Düsseldorf
Deutschland
Praktikum, Abschlussarbeit
ab sofort
Bachelor
Diplom
Master

Veröffentlicht am 16.03.2024

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