DATA SCIENCE

Ikhtisar

Kami mempekerjakan lebih dari setengah juta orang di seluruh dunia di seluruh layanan pos, pengiriman ekspres internasional, penerusan, dan logistik kontrak. Tidak heran jika aktivitas kami menghasilkan banyak data. Kami percaya bahwa data kami adalah kunci untuk membuka potensi yang belum dimanfaatkan di perusahaan kami – dan kami mencari ilmuwan data serta insinyur data yang ambisius yang dapat membantu kami mewujudkan perjalanan transformasi digital kami.

Pembelajaran mesin, pengoptimalan matematika, dan rekayasa data adalah domain kami. Jika kamu ingin tahu lebih banyak tentang kami, lihat informasi di bawah ini – dan jangan ragu untuk menghubungi kami. Kami selalu senang menjawab setiap pertanyaan yang mungkin kamu miliki.

Teknisi Teknologi Informasi sedang mengerjakan lengan robot

Yang kami lakukan

ANALITIK PREDIKTIF

Kami senang menggunakan pembelajaran mesin pada bisnis kami untuk memberikan gambaran sekilas tentang masa depan. Berapa permintaan gudang bulan depan? Jam berapa pengiriman akan dilakukan? Apakah pelanggan tertentu cenderung berubah menjadi pesaing? Pertanyaan yang kami dapatkan dari bisnis kami sangat menantang – dan persyaratannya selalu berubah. Variasi dalam masalah yang kami pecahkan untuk bisnis kami juga merupakan salah satu alasan utama mengapa ilmuwan data kami harus terbiasa dengan prakiraan deret waktu, klasifikasi, dan analisis statistik.

ANALISIS PRESKRIPTIF

Analitik preskriptif adalah penerus alami analitik prediktif. Ketika kami melakukan analitik prediktif, ini merupakan cara (tidak mengherankan) untuk memberi tahu sesuatu tentang masa depan. Setelah kami menghasilkan wawasan dari model prediktif kami, kami biasanya menjelajah ke analitik preskriptif untuk membantu mitra bisnis kami memanfaatkan informasi ini sebaik mungkin.

OPTIMALISASI RUTE

Sebagai perusahaan logistik terbesar di dunia, kami juga dapat membanggakan diri sebagai salah satu jaringan transportasi terluas di dunia. Namun, semakin besar perusahaan akan semakin kompleks dan ilmuwan data kami memainkan peran penting dalam memastikan bahwa pengiriman diangkut tepat waktu dan efisien. Memberikan layanan logistik membutuhkan lebih banyak informasi daripada sekedar titik A untuk penjemputan dan titik B untuk pengiriman. Rute apa yang paling efisien? Apakah kami mengoptimalkan waktu atau biaya? Moda transportasi apa yang sebaiknya kami gunakan? Dari mana kami harus terbang? Bagaimana cara kami menggabungkan pengiriman? Ini hanyalah sebagian kecil dari pertanyaan yang diharapkan dapat kami pecahkan.

Cara kerja kami

Keragaman

Sebagai grup yang berkomitmen pada keragaman, ilmuwan dan insinyur data dari semua latar belakang dan keahlian yang berbeda membawa keahlian mereka ke tim ilmu data kami. Komunitas ilmu data kami terdiri dari fisikawan, ahli statistik, ilmuwan alam, ilmuwan komputer, dan insinyur dari berbagai bidang. Setiap individu membawa keahliannya masing-masing ke perusahaan, untuk menghasilkan solusi terbaik.

Komunitas ilmu data

DPDHL Group mempekerjakan banyak ilmuwan data antara divisi serta lokasi global dan kami memprioritaskan kolaborasi di semua divisi dan lokasi kami. Kami mengadakan pertemuan komunitas seperti 'Lunch and Learn' di tingkat regional, tempat para ilmuwan kami berbagi pengalaman proyek, dan Data Science Day tahunan kami, tempat para ilmuwan data kami berkumpul di Bonn untuk presentasi serta pertukaran informasi internal dan eksternal sehari penuh. Untuk upaya akademis yang lebih banyak, beberapa ilmuwan data sering mengadakan pertemuan di Data Science Journal Club kami, yang topiknya adalah penelitian ilmu data mutakhir.

Kolaborasi eksternal

Selain komunitas internal , kami juga memiliki hubungan dengan komunitas ilmu data eksternal. Kami sesekali melakukan pertukaran dengan departemen ilmu data dari perusahaan lain tentang metode dan kasus penggunaan. Kami juga berbagi pengetahuan kami dalam acara publik seperti Pertemuan regional.

Apakah kamu memiliki ide inovatif untuk tesis ilmu datamu yang berkaitan dengan analitik data dan industri logistik? Maka kami berharap untuk mendengarnya. Kami terkadang memiliki siswa yang mengerjakan tesis mereka di tempat.

Pembelajaran berkelanjutan

Dalam dunia persaingan yang menantang ini, ilmuwan data kami memegang kontrol penuh atas perkembangan diri mereka sendiri – dengan persaingan dan bimbingan rekan-rekan ilmu data kami. Kami mempercepat kemampuan peserta baru melalui bootcamp ilmu data kami – yang mencakup ilmu data dari perspektif bisnis dan teknis. Untuk mengikuti kemajuan terbaru dalam literatur dan teknologi, tim kami berpartisipasi dalam lokakarya dan seminar di seluruh dunia. Selain itu, kami mengadakan pelatihan internal secara berkala dan berpartisipasi dalam pelatihan eksternal yang menurut kami perlu ditingkatkan. Sangat penting bagi kami bahwa para ilmuwan dan insinyur data kami terus belajar – demi diri mereka sendiri dan perusahaan kami.

Data lake perusahaan

Data adalah aset – dan, di DPDHL Group, kami menganggap data sebagai aset yang sama pentingnya dengan hub, pesawat, dan truk kami. Sangat penting bagi kami bahwa semua ilmuwan data di Grup memiliki akses ke data dari sumber yang andal dan mudah dijangkau. Infrastruktur big data perusahaan kami, yang lebih dikenal sebagai Data Lake, saat ini sedang dalam implementasi – jadi jika kamu seorang insinyur data yang mencari peluang yang luar biasa, inilah saatnya. Kami bertujuan untuk memungkinkan ilmuwan data kami menerapkan solusi big data dan pembelajaran mesin mereka, dengan satu klik, tanpa mengkhawatirkan skalabilitas.

slide 1 of 2 Diversity As a group committed to diversity, data scientists and engineers from all backgrounds and different skill sets bring their expertise to our data science teams. Our data science community consist of physicists, statisticians, natural scientists, computer scientists and engineers from various fields. Each individual brings his or her own expertise to company, to come up with the best solutions. Data science community DPDHL Group employs many data scientists among divisions and global locations and we prioritize collaboration across all our divisions and location. We arrange community gatherings such as our regional Lunch and Learn meetings, where our scientists share project experiences, and our annual Data Science Day, where our data scientists get together in Bonn for a full day of internal and external presentations and information exchange. For more academic endeavors, some data scientists have frequent meetings in our Data Science Journal Club, where the topic is cutting-edge data science research. External collaborations In addition to our internal community, we also have ties with external data science communities. We do occasional exchanges with the data science departments of other companies on methods and use cases. We also share our knowledge in public events like regional Meetups. Do you have an innovative idea for your data science thesis that relates to data analytics and the logistics industry? Then we look forward to hearing about it. We do occasionally have students working on their theses on-premise.Lorem Ipsum has been the industry's standard dummy text ever since the 1500s, when an unknown printer took a galley of type and scrambled it to make a type specimen book.

Proyek teladan

Memprakirakan dengan pembelajaran mesin

Sebagai layanan pos nasional untuk Jerman, tahun lalu, lebih dari 118.000 kurir mengirimkan lebih dari 5,9 juta paket dan 49 juta surat per hari kerja. Memprakirakan volume ini secara akurat memang menantang, tetapi juga penting untuk menjalankan bisnis kami secara efisien.
Sampai beberapa tahun yang lalu, prakiraan volume surat dan parsel terutama didasarkan pada pengalaman para ahli bisnis. Sekarang kami menggunakan pembelajaran mesin untuk meningkatkan prakiraan tersebut dan untuk memberikan prakiraan tentang perincian serta horizon waktu yang berbeda.

Pemain kunci

SEVERIN
Ilmuwan Data
PhD Teknik

“Saya senang bekerja di Data Analytics Center of Excellence karena berbagai macam topik menarik yang tersedia, kesempatan untuk mengkhususkan diri dalam bidang fokus minat saya, dan kesempatan untuk membawa manfaat bagi pelanggan kami serta perusahaan.”

MINH
Ilmuwan Data

“Prakiraan menghadirkan banyak tantangan menarik bagi seorang Ilmuwan Data. Saya menganggap diri saya beruntung dapat mengatasi masalah ini di antara rekan-rekan kerja yang berpikiran sama yang semuanya terus berusaha untuk memecahkan masalah dengan lebih baik bagi mitra bisnis kami. Sementara itu, kami juga bertujuan untuk mengembangkan diri dan mengikuti perkembangan dunia Pembelajaran Mesin yang bergerak cepat, terus berkembang, dan seru.”

PRAKRITI
Ilmuwan Data

“Bekerja di DPDHL telah memberi saya peluang bagus untuk mengembangkan solusi ilmu data menggunakan teknologi terbaru yang secara langsung berdampak dan berpotensi meningkatkan proses bisnis. Tidak diragukan lagi, apa yang menjadikannya tempat yang luar biasa untuk bekerja adalah keragaman tim, semangat positif, dan budaya terbuka di antara rekan kerja yang mendorong pengembangan untuk semua.”

slide 3 of 3 GABRIELA Data Scientist MSc Data Mining and Knowledge Management “Working at DPDHL has provided me with an excellent opportunity to develop data science solutions using latest technologies which directly impact and potentially improve the business processes. Without doubt, what makes it an amazing place to work is the team diversity, positive spirit and open culture among colleagues which encourages development for all.”

PENJADWALAN STAF PRESKRIPTIF

Dalam contoh analitik prediktif sebelumnya, pertama-tama kami membantu bisnis memprakirakan volume menggunakan pembelajaran mesin. Dengan informasi ini, kami bekerja sama dengan bisnis untuk membuat algoritme penjadwalan staf preskriptif untuk mengoptimalkan jadwal kerja rekan kerja kami di pusat distribusi. Dengan demikian, prakiraan volume membantu memenuhi beberapa tujuan untuk bisnis kami.

Pemain kunci

HENNING
Ilmu Data – Ketua Tim

"Mengirimkan jutaan surat, parsel, dan pengiriman dari semua ukuran kepada pelanggan setiap hari membutuhkan sejumlah besar keputusan yang harus diambil setiap hari dan menghasilkan sejumlah besar data. Menggunakan data ini untuk menginformasikan dan meningkatkan keputusan adalah peluang besar baik bagi perusahaan maupun bagi saya sendiri.

FELIX

Ilmuwan Data
PhD Fisika

"Sebagai Ilmuwan Data di DPDHL, saya senang mengerjakan berbagai topik menarik dari berbagai bidang bisnis dengan dampak langsung dan nyata, sambil terus belajar dan berkembang. Selain itu, melakukannya dalam tim yang penuh rasa ingin tahu dan kepribadian yang hebat sangat bermanfaat."

slide 1 of 2 STEFAN Data Science – Team Lead Diploma Business Mathematics with major in mathematical optimization "The projects and data science problems we face are both challenging and diverse; as a consequence, I learn something new every day while we generate a measurable impact for the business. The impact of our projects truly enables us to play an important role in the digital transformation of our company. All this happens while having fun at work with colleagues from different cultural and professional backgrounds."

MENGOPTIMALKAN PENGIRIMAN

Pikirkan kembali contoh kami sebelumnya dalam analisis prediktif dan preskriptif. Kami telah memprakirakan volume surat dan parsel yang masuk; kami telah mengoptimalkan staf yang bekerja di lokasi, sekarang saatnya untuk mengirimkan. Meskipun latihan kami sebelumnya menghasilkan nilai yang signifikan bagi bisnis – pengiriman surat dan parsel merupakan hal yang sangat penting bagi setiap perusahaan logistik.

Oleh karena itu, langkah alami selanjutnya adalah rekan-rekan riset operasi kami mengoptimalkan perutean personel pengiriman kami untuk memastikan bahwa seluruh proses seefisien mungkin. Persoalan sales keliling sangat umum dalam logistik dan kami selalu mencari peneliti operasional yang berbakat untuk mengoptimalkan perutean kami

Pemain kunci

ANDRÈ

Ilmuwan Data – Penelitian Operasional
PhD Pengoptimalan Matematika

"Kami dihadapkan dengan berbagai masalah sulit yang tidak ada solusi standar. Untuk mengatasi masalah ini secara efektif, kami harus menggabungkan metode yang berbeda, yang mungkin sudah kami kenal – atau yang harus kami pelajari dengan melakukan penelitian. Saya sangat menikmati pekerjaan yang menantang ini, yang membutuhkan banyak kreativitas."

THOMAS

Ilmuwan Data – Penelitian Operasional
PhD Ilmu Komputer

"Bekerja di DPDHL memungkinkan saya memecahkan masalah nyata dan segera mengamati efek dari solusi saya. Saya belajar sesuatu yang baru setiap hari dan, yang menurut saya sangat keren, adalah kombinasi antara ilmu data dan pengoptimalan."

slide 2 of 2 THOMAS Data Scientist – Operations Research PhD Computer Science "Working at DPDHL allows me to solve real problems and to immediately observe the effect of my solutions. I learn something new every day and, what I find especially cool, is the combination of data science and optimization."

ALAT YANG KAMI GUNAKAN

Di DPDHL, kami mengevaluasi setiap proyek kami satu per satu dan memilih perangkat terbaik yang dapat membantu kami memecahkan masalah bisnis yang kami hadapi.