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# Data Analyst

- **Company:** GULP Information Services GmbH
- **Location:** Frankfurt am Main, Germany
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Data Analysis, Python (Programming Language), Power BI, SQL Databases, Data Processing
- **Published:** October 10, 2026
- **Apply:** https://www.careerjet.de/jobad/de17bc452976764fb2e9950de7155a42a0

## About the Role

Must-Have: Umfassende Erfahrung in der Durchführung komplexer Datenanalysen mit Python inklusive der adressatengerechten Aufbereitung sowie Präsentation von Ergebnissen für unterschiedliche Zielgruppen. - Senior (> 5 Jahre Erfahrung)
Must-Have: Umfassende praktische Erfahrung in der Konzeption, Entwicklung und Pflege von Power BI Reports, einschließlich der Nutzung von DAX für KPIs und Berechnungslogiken. - Senior (> 5 Jahre Erfahrung)
Must-Have: Fundierte Erfahrung in der Erstellung, Verwaltung und Optimierung von Power BI Dataflows zur zentralen Datenaufbereitung und -harmonisierung. - Senior (> 5 Jahre Erfahrung)
Must-Have: Umfassende praktische Erfahrung in der Nutzung von SQL - Senior (> 5 Jahre Erfahrung)
Erfahrung in der Aufbereitung und Analyse von Daten aus der Leit- und Sicherungstechnik des Eisenbahnverkehrs - 1 Referenz (Gewichtung: 70%)
Erfahrung in der Analyse bahnbetrieblicher Daten - 1 Referenz (Gewichtung: 30%)

## Description

Das Projekt entwickelt einen datenbasierten digitalen Zwilling von Zugfahrten, der die Bewegung von Schienenfahrzeugen gleis- und weichenscharf auf die Infrastruktur überträgt. Auf dieser Grundlage werden Analysen zur Infrastrukturauslastung und Zugfolge erstellt, um Maßnahmen zur Steigerung der Pünktlichkeit und Fahrplanstreue im Eisenbahnbetrieb zu identifizieren und zu bewerten.
Kernelemente im Überblick
Ziel: Präzise, datengestützte Abbildung von Zugfahrten auf die Schieneninfrastruktur.
Technologie: Zusammenführung heterogener Systemdaten zur Erstellung eines digitalen Zwillings.
Nutzen: Datenanalysen zur Optimierung der Kapazitätsauslastung, Steuerung von Zugfolgen und Erhöhung der betrieblichen Pünktlichkeit.
Projektdetails:

 * Einsatzzeitraum: 01.11.2026 - 31.12.2026
 * Auslastung: 40 PT gesamt, davon 15 PT vor Ort