DATA SCIENCE

Общ преглед

При нас работят над половин милион души по целия свят в пощенски услуги, международна експресна доставка, спедиция и логистика. Не е изненадващо, че нашите дейности генерират много данни. Вярваме, че нашите данни са средството за отключването на неизползвания потенциал в нашата компания – и търсим амбициозни анализатори на данни и инженери по обработка на данни, които могат да ни помогнат в нашето пътуване в дигиталната трансформация.

Machine learning (машинно обучение), математическата оптимизация и инженеринга на данни са нашите области. Ако искате да научите повече за нас, разгледайте информацията по-долу – и не се колебайте да ни се обадите. Винаги сме щастливи да отговорим на Вашите въпроси.

ИТ специалист работи по роботизирана ръка

Какво правим

ПРОГНОЗЕН АНАЛИЗ

Обичаме да използваме machine learning (машинно обучение), за да дадем на нашия бизнес поглед към бъдещето. Каква е нуждата от склад през следващия месец? По кое време ще се достави товарът? Вероятно ли е конкретен клиент да се превърне в конкурент? Въпросите, които получаваме от нашия бизнес, са предизвикателни – и техните изисквания непрекъснато се променят. Разнообразието на проблемите, които решаваме за нашия бизнес, също е една от основните причини, поради които нашите специалисти по обработка на данни трябва да се чувстват удобно с прогнозиране на времеви серии, класификация и статистически анализ.

ПРЕСКРИПТИВЕН АНАЛИЗ

Прескриптивният анализ е естественият наследник на прогнозния анализ. Когато извършваме прогнозен анализ, то е (не е изненадващо) за да разкажем нещо за бъдещето. След като генерираме идеи от нашите прогнозни модели, обикновено се впускаме в прескриптивен анализ, за да помогнем на нашите бизнес партньори да се възползват максимално от тази информация.

ОПТИМИЗИРАНЕ НА МАРШРУТИТЕ

Като най-голямата логистична компания в света, ние можем да се похвалим и с една от най-всеобхватните транспортни мрежи в света. Въпреки това, размерът идва за сметка на сложността и нашите специалисти по анализ на данни играят важна роля в гарантирането, че пратките се транспортират както навременно, така и ефективно. Предоставянето на логистични услуги изисква много повече информация, отколкото точка А за взимане и точка Б за доставка. Кой е най-ефективният маршрут? Ще оптимизираме времето или разходите? Какъв вид транспорт трябва да използваме? От къде ще летим? Как ще консолидираме? Това са само част от въпросите, които очакваме да се решат.

Как работим

Многообразие

Като група, ангажирана с многообразието, учените по обработка на данни и инженерите от всякакъв произход и с различни набори от умения внасят своя опит в нашите екипи за обработка за данни. Нашата общност за обработка за данни се състои от физици, статистици, учени по естествени науки, компютърни учени и инженери от различни области. Всеки човек внася своя собствен опит в компанията, за да предложи най-добрите решения.

Общност за обработка на данни

DPDHL Group наема много учени по обработка на данни между дивизиите и глобалните местоположения и ние даваме приоритет на сътрудничеството във всички наши подразделения и местоположения. Организираме събирания на общността катое регионални срещи за обяд и обучение, където нашите учени споделят опит по проекти, нашия годишен ден на науката за обработка на данни, където нашите учени по обработка на данни се събират в Бон за вътрешни и външни презентации и обмен на информация. За повече академични начинания някои учени по обработка на данни провеждат чести срещи в нашия клуб Data Science Journal, където темата е авангардно изследване на науката за обработка на данни.

Външно сътрудничество

В допълнение към нашата вътрешна общност, ние също имаме връзки с външни общности за обработка на данни. Правим от време на време обмени с отделите за обработка на данни на други компании относно методи и случаи на употреба. Ние също споделяме знанията си в публични събития като регионални срещи.

Имате ли иновативна идеяа за обработка на данни, която се отнася до анализа на данни и логистичната индустрия? Ние очакваме да се свържете с нас. Понякога имаме студенти, които работят върху своите дипломни тези на място.

Непрекъснато учене

В този предизвикателен свят на конкуренция, нашите специалисти по обработка на данни имат пълен контрол върху собственото си развитие – с помощта и наставничеството на нашите колеги в областта на науката за обработка на данни. Ние подпомагаме новите ни служители в нашия учебен лагер по обработка на данни – обхващащ науката за обработка на данни от бизнес и техническа гледна точка. За да бъдем в крак с най-новите постижения в литературата и технологиите, нашите екипи участват в работни групи и семинари по целия свят. Освен това провеждаме редовни вътрешни обучения и участваме във външни обучения, където виждаме нужда от подобрение. За нас е абсолютно жизненоважно нашите анализатори и инженери по обработка на данни да продължат да се учат – в името на себе си и нашата компания.

Корпоративноданни

Данните са актив – и в DPDHL Group ние считаме данните за толкова важен актив, колкото нашите центрове, самолети и камиони. За нас е наложително всички анализатори по обработка на данни в Групата да имат достъп до данни от надежден и леснодостъпен източник. Нашата корпоративна инфраструктура за големи обеми данни, в момента е в процес на внедряване – така че ако сте инженер по обработка на данни, който търси изключителна възможност, това е точно, което Ви трябва. Ние се стремим да дадем възможност на нашите специалисти по обработка на данни да внедрят своите решения за големи обеми данни и машинно обучение с едно щракване, без да се притесняват за мащаба.

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.

Примерни проекти

Прогнозиране с машинно обучение

Като национална пощенска служба за Германия, миналата година повече от 118 000 куриера доставиха над 5,9 милиона колети и 49 милиона писма всеки работен ден. Точното прогнозиране на тези обеми е предизвикателство, но и от решаващо значение за ефективно управление на нашия бизнес.
До преди няколко години прогнозите за обема на писмата и колетите се основаваха основно на опита на бизнес експерти. Днес използваме машинно обучение, за да ги подобрим и да предоставим прогнози за различни детайли и времеви хоризонти.

Основни играчи

SEVERIN
Специалист по обработка на данни
Доктор по инженеринг

“Харесва ми да работя в Центъра за върхови постижения в анализа на данни поради широката гама от интересни теми, възможността да се специализирам в области, които са ми интересни и възможността да допринеса за нашите клиенти и компанията.”

MINH
Специалист по обработка на данни

“Прогнозирането поставя много вълнуващи предизвикателства пред специалиста по обработка на данни. Смятам се за късметлия, че мога да се справя с тези проблеми заедно с колегите, с които мислим еднакво, като всички постоянно се стремят да решават по-добре проблемите на нашите бизнес партньори. Междувременно ние също се стремим да се развиваме и да бъдем в крак с бързо движещия се, непрекъснато разширяващ се и вълнуващ свят на машинното обучение (Machine Learning).”

PRAKRITI
Специалист по обработка на данни

„Работата в DPDHL ми предостави отлична възможност да разработвам решения за науката за обработка на данни, използвайки най-новите технологии, които пряко влияят и потенциално подобряват бизнес процесите. Без съмнение това, което го прави невероятно място за работа, е многообразието в екипа, позитивния дух и откритата култура сред колегите, които насърчават развитието на всички.”

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.”

ПРЕСКРИПТИВЕН ГРАФИК НА ПЕРСОНАЛА

В по-ранния пример за прогнозен анализ първо помогнахме на бизнеса да прогнозира обеми, използвайки машинно обучение. С тази информация работихме в тясно сътрудничество с бизнеса, за да създадем алгоритъм за назначаване на персонал, за да оптимизираме работните графици за нашите колеги в центровете за дистрибуция. По този начин прогнозата за обем спомогна за постигането на няколко цели за нашия бизнес.

Основни играчи

HENNING
Обработка на данни – Ръководител на екип

„Доставянето на милиони писма, колети и пратки от всякакъв размер до клиентите всеки ден изисква огромно количество решения, които трябва да се вземат всеки ден, и генерира огромно количество данни. Използването на тези данни за информиране и подобряване на решенията е огромна възможност както за компанията, така и за мен самия.

FELIX

Специалист по обработка на данни
Доктор по физика

"Като специалист по обработка на данни в DPDHL обичам да работя по широк спектър от вълнуващи теми от различни бизнес области с непосредствено и осезаемо въздействие, като същевременно се уча и развивам. На всичко отгоре, да правиш това в екип от любопитни и страхотни личности е особено възнаграждаващо."

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."

ОПТИМИЗИРАНЕ НА ДОСТАВКИТЕ

Помислете за предишните ни примери в прогнозната и прескриптивната аналитика. Прогнозирахме входящия обем писма и колети; оптимизирахме персонала, работещ на място, сега е време за доставка. Докато предишните ни упражнения генерираха значителна стойност за бизнеса – доставката на писма и колети е от изключително значение за всяка логистична компания.

Следователно естествената следваща стъпка беше нашите колеги, изследователи на операциите, да оптимизират маршрута на доставка, за да гарантират, че целият процес е възможно най-ефективен. Проблемът с пътуващите търговци е вездесъщ в логистиката и ние винаги търсим талантливи изследователи на операциите, които да оптимизират нашето маршрутизиране

Основни играчи

ANDRÈ

Специалист по обработка на данни – Изледване на операциите
Доктор по математическа оптимизация

„Сблъскваме се с различни трудни проблеми, за които не съществува стандартно решение. За да се справим ефективно с тези проблеми, трябва да комбинираме различни методи, с които може би вече сме запознати – или които трябва да научим чрез изследване. Наистина се наслаждавам на тази предизвикателна работа, която изисква много креативност."

THOMAS

Специалист по обработка на данни – Изледване на операциите
Доктор по компютърни науки

„Работата в DPDHL ми позволява да решавам реални проблеми и веднага да наблюдавам ефекта от решенията си. Научавам нещо ново всеки ден и това, което намирам за особено страхотно, е комбинацията от наука за обработка на данни и оптимизация."

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."

ИНСТРУМЕНТИТЕ, КОИТО ПОЛЗВАМЕ

В DPDHL, ние оценяваме всеки от нашите проекти поотделно и избираме най-добрия набор от инструменти, които могат да ни помогнат да решим бизнес проблемите, пред които сме изправени.

MACHINE LEARNING (МАШИННО ОБУЧЕНИЕ)

ПРОГРАМНИ ЕЗИЦИ

ИЗСЛЕДВАНЕ НА ОПЕРАЦИИТЕ

БИЗНЕС АНАЛИЗ

ГОЛЯМ ОБЕМ ДАННИ

ПРОЦЕС НА КАНДИДАТСТВАНЕ

Свържете се

KATRIN

VP АНАЛИТИК НА ДАННИ

Свържете се с мен относно Вашите проекти.

LinkedIn: Katrin König

Електронна поща katrin.koenig@dpdhl.com

(+49) 228 1896 3374

Научете повече за това, което казваме за Data Science в Linkedin

#dpdhldatascience

Общ преглед

Какво правим

ПРОГНОЗЕН АНАЛИЗ

ПРЕСКРИПТИВЕН АНАЛИЗ

ОПТИМИЗИРАНЕ НА МАРШРУТИТЕ

Как работим

Многообразие

Общност за обработка на данни

Външно сътрудничество

Непрекъснато учене

Корпоративноданни

Примерни проекти

Прогнозиране с машинно обучение

Основни играчи

ПРЕСКРИПТИВЕН ГРАФИК НА ПЕРСОНАЛА

Основни играчи

FELIX

ОПТИМИЗИРАНЕ НА ДОСТАВКИТЕ

Основни играчи

ANDRÈ

THOMAS

ИНСТРУМЕНТИТЕ, КОИТО ПОЛЗВАМЕ

ИНСТРУМЕНТИТЕ, КОИТО ПОЛЗВАМЕ

MACHINE LEARNING (МАШИННО ОБУЧЕНИЕ)

ПРОГРАМНИ ЕЗИЦИ

ИЗСЛЕДВАНЕ НА ОПЕРАЦИИТЕ

БИЗНЕС АНАЛИЗ

ГОЛЯМ ОБЕМ ДАННИ

ПРОЦЕС НА КАНДИДАТСТВАНЕ​​​​​​​

Свържете се

KATRIN

ПРОЦЕС НА КАНДИДАТСТВАНЕ