Arbeitsumfeld

Volkswagen versorgt die Kunden seiner Fahrzeuge über sehr lange Zeiträume mit Original Teilen. Die über 460.000 angebotenen Teile werden von rund 6.000 Lieferanten bezogen. Die Steuerung der Bestände im Konzern After Sales obliegt dabei der Abteilung Inventory Managment, die im Zusammenspiel mit anderen Abteilungen die Versorgung unter Berücksichtigung wirtschaftlicher Aspekte gewährleistet. Durch gestiegene Risiken in den globalen Lieferketten, sowie dem Technologiewechsel zur E-Mobility ist das Inventory Managment mit neuen spannenden Herausforderungen konfrontiert, denen fundiert durch neue datengetriebene Analysen und Methoden begegnet wird. In diesem Umfeld entwickeln und implementieren Sie im Rahmen des Promotionsvorhabens Predictive Analytics Algorithmen, welche durch die frühe Erkennung und Bewertung von Risiken ein Exeption-Based Inventory Management ermöglichen. Unsere umfangreich verfügbaren Datenbestände ermöglichen Ihnen einen direkten Einstieg in die Analysearbeit. Dabei werden Sie eng von unserem Data-Science Team unterstützt. Ihre Ideen gestalten die Datenzukunft der Originalteileversorgung mit, und Sie sind Teil einer der größten Transformationen im Inventory Management hin zu einer modernen Cloud-Infrastruktur.

Mögliche Aufgaben dieser Rolle

• Entwickeln und Validieren von Algorithmen und Modellen zur Vorhersage von kurz und langfristigen Ersatzteilbedarfen, sowie zur Früherkennung von Versorgungsrisiken
• Einsetzen von Machine-Learning-Algorithmen und Modellen zur Aufdeckung von logistisch relevanten Zusammenhängen, Trends und Mustern
• Erstellen von Forschungsberichten und Veröffentlichen von Forschungsergebnissen in relevanten Fachzeitschriften
• Zusammenarbeiten mit anderen Forschern und Teams innerhalb und außerhalb des Unternehmens

Das endgültige Promotionsthema wird mit der Professorin / dem Professor gemeinsam definiert. Die Voraussetzung für die Zusammenarbeit ist die Betreuungszusage sowie eine bestätigte Themenabgrenzung seitens der Professorin / des Professors einer promotionsberechtigten Universität oder Forschungseinrichtung.

Anforderungen an die Qualifikation

• Gut bis sehr gut abgeschlossenes Studium mit Promotionsberechtigung der Fachrichtung Data Science, (Wirtschafts-)Informatik, Mathematik, Statistik, oder einem verwandten Bereich
• Nachweisbare Methodenkompetenzen im Bereich Datenverarbeitung und -Analyse (insbesondere probabilistischer Modelle): Statistik, Big Data, Machine-Learning, oder Ökonometrie
• Kenntnisse einer höheren Programmiersprache, vorzugsweise Python und/oder R
• Kenntnisse in Datenbanken (SQL) wünschenswert
• Fähigkeit zur Entwicklung von theoretischen Modellen und zur Durchführung von Experimenten
• Idealerweise Kenntnisse im Supply Chain Management bzw. Lagerhaltungsmodellen
• Deutsch und Englisch Sprachniveau B2
• Analytisches Denken und gute Kenntnisse im Bereich wissenschaftliches Arbeiten