• Data Mining im ULD-Management: Ein Vergleich ausgewählter Machine Learning Verfahren zur Identifizierung von Imbalances im Luftfrachtlademittelnetzwerk (2015)
• Untersuchung meteorologischer Einflüsse auf das ULD Management - Ein Data Mining Ansatz am Beispiel von Jettainer (2015) Ihr Profil
• Studium der Wirtschaftswissenschaften, -informatik, -mathematik oder einer anderen Fachrichtung mit Schwerpunkt Betriebswirtschaftslehre oder Logistik
• Interesse am Bereich der Datenverarbeitung und –analyse in der Luftfahrt- und Logistikbranche
• Idealerweise Kenntnisse grundlegender Data Mining-Methoden sowie Data Mining-Tools (z. B. RapidMiner, SAS, SPSS, R, scikit-learn, etc.)
• Teamfähigkeit
• Hohes Maß an Einsatzbereitschaft und Motivation
• Gute Deutsch- und Englischkenntnisse Organisatorisches
• Sprache: Englisch oder Deutsch
• Bearbeitungsdauer: 6 Monate
• Beginn: nach Absprache
• Kombination mit einem Praktikum ist möglich Interesse?
Interessierte Studierende richten ihre Rückfragen und Kurzbewerbung (Lebenslauf, aktuelle Leistungsübersicht und kurze Begründung der Motivation unter Angabe relevanter Erfahrungen) bitte per E-Mail an Herrn Daniel Döppner (doeppner(at)wim.uni-koeln(dot)de). Projektpartner Unser Projektpartner ist die Jettainer GmbH - eine 100% Tochter der Lufthansa Cargo AGm und einer der weltweit führenden Anbieter von Lademittelmanagement (Unit Load Device/ ULD Management) im Luftverkehr. Als Servicepartner steuert Jettainer die effektive Versorgung von Fluggesellschaften mit Lademitteln für den Fracht-, Gepäck- und Posttransport, Containern & Paletten, an mehr als 500 Flughäfen im Auftrag von derzeit 17 Fluggesellschaften. Seit der Gründung 2004 managen rund 70 Mitarbeiter in Raunheim (bei Frankfurt), Düsseldorf, Zürich, Rom, Mailand, Los Angeles, Dallas, New York, Miami, Chicago und Abu Dhabi die Lademittel der Fluggesellschaft mit der Unterstützung des konsequenten Einsatzes modernster Informationstechnologie und der ständigen Weiterentwicklung innovativer Dienstleistungen.