Seite auswählen

Ein spannendes Projekt erwartet Dich:
Die Grundidee des Projektes ist es, ein Personaleinsatzsystem zu entwickeln, das auf der Basis von Deep Learning-Methoden funktioniert. Mit Deep Learning sollen zum einen die vielen impliziten und expliziten Erfahrungswerte, die in bereits vorgenommenen Planungen enthalten sind, identifiziert und nutzbar gemacht werden. Zum anderen sollen Deep Learning-Methoden dabei helfen, Vorschläge für Personaleinsatzpläne zu machen, die hinsichtlich ihrer Qualität an die Planungen von erfahrenen, menschlichen Planern herankommen.

Die Personaleinsatzplanung soll als möglichst generischer Service zur Verfügung gestellt werden, was die Nutzbarkeit für ein möglichst großes Kundenspektrum sicherstellt. Die Herausforderung, die hierbei besteht, liegt dabei zum einen in der Unterschiedlichkeit der Personaleinsatzplanungen, die bei den verschiedenen Kund*innen vorgenommen werden, zum anderen in der technischen und ergonomischen Gestaltung der Schnittstelle zu dem Planungsservice.


Im Detail bieten wir Dir Folgendes:

  • Die konzeptuelle Entwicklung des ersten Prototyps eines zugrundeliegenden Deep Learning-Systems.
  • Auswahl einer geeigneten Entwicklungsplattform auf Basis einer umfassenden Markrecherche.
  • Aufarbeitung der vielfältigen impliziten und expliziten Informationen, mit denen das Deep Learning-System versorgt werden muss, sowie die Gestaltung der entsprechenden Schnittstellen.
  • Gestaltung und Implementierung der Deep Learning-Kernfunktionalitäten.
  • Zudem unterstützen wir dich sowohl methodisch als auch mit unserer jahrelangen Erfahrung in der Entwicklung von proprietären Personaleinsatzsystemen.

Für einen guten Start bei topsystem bringst Du Folgendes mit:

  • Du befindest dich im Masterstudium und hast Lust, dich intensiv mit dem beschriebenen Thema zu beschäftigen.
  • Du studierst (Wirtschafts-)Informatik oder einen vergleichbaren Studiengang.
  • Erste Kenntnisse im Deep Learning-Umfeld sind ein großes Plus.
  • Du hast ein freundliches Auftreten, eine zuverlässige, ordentliche Arbeitsweise und zeichnest dich durch Einsatzbereitschaft aus.

Projektziel und Abgrenzung zum Stand der Technik:
Personaleinsatzplanung ist bis heute eine Tätigkeit, die zwar sehr gut von leistungsfähigen Planungssystemen unterstützt werden kann, die aber dennoch zu einem großen Teil manuell und auf der Basis von persönlichen Erfahrungswerten durchgeführt werden muss. Die Faktoren, welche die Personalplanung beeinflussen sind zu vielfältig und zu schlecht quantifizierbar, als dass sie in einem IT-System abgebildet werden können. Dazu gehören zum Beispiel das Wissen über Vorlieben oder familiäre Situationen der Kolleg*innen, persönliche Einschätzungen über mögliche Reaktionen von Kolleg*innen, oder auch Kenntnisse über Rahmenbedingungen, die sich aus der aktuellen unternehmerischen Situation ergeben. Die Unzulänglichkeit der heutigen Planungssysteme führt dazu, dass derzeit im Rahmen der Personaleinsatzplanung immer nur erste Grobentwürfe mit Hilfe der IT-Systemen erstellt werden, die dann in mühevoller und sehr aufwändiger Detailarbeit ergänzt, adjustiert und abgestimmt werden müssen. Außerdem liegt diese Planungsfähigkeit in der Regel in der Hand einiger weniger „Planer“, was bei Urlauben oder in Krankheitsfällen zu erheblichen Problemen führt.


Für diesen Zweck muss das neue Personaleinsatzsystem in der Lage sein

1. existierende Personaleinsatzpläne einschließlich ihres gesamten expliziten und impliziten Informationsgehalts einzulesen,

2. die existierenden Personaleinsatzpläne hinsichtlich der relevanten Faktoren zu analysieren und anhand dieser Pläne zu „lernen“,

3. Vorschläge für neue Personaleinsatzplanungen zu machen, die den vielfältigen Anforderungen in maximaler Weise gerecht werden.

Personaleinsatzsysteme, die mit Deep Learning arbeiten, sind derzeit gemäß unserer Recherche noch nicht auf dem Markt. In der Forschung sind derartige Ansätze zwar schon diskutiert worden, jedoch liegen die Ergebnisse eher auf einer konzeptuellen, prototypischen Ebene. Weiterhin wird vermutet, dass sich große Softwarehäuser (z.B. SAP) auch schon mit diesem Thema beschäftigen und hier auch schon erste (Teil-)Systeme auf den Markt gebracht haben. Konkrete Produkte, die außerhalb von großen Software-Suiten Einsatz finden können, sind aber auch hier nicht bekannt.


Kontakt: 

Weitere Informationen unter:
Tel.: [+49] 24 05 46 70 0

Weitere Infos

career@epg-jobs.com