
Nachhaltig. Zugänglich.
Erschwinglich. Zuverlässig
PROGRAMM FÜR FÜHRUNGSKRÄFTE IM BEREICH DIGITAL TECHNOLOGY
Die Rotationserfahrung besteht aus vier Rotationen, die jeweils sechs Monate dauern. Jahr 1 konzentriert sich auf die Entwicklung des Energie- und Geschäftswissens der Programmteilnehmer, während sich Jahr 2 auf ihre Entwicklung als Führungskraft fokussiert. Es ist eine immersive Erfahrung, die einen tiefen Geschäfts- und Funktionssinn, tiefgreifende Einblicke in verschiedene Funktionen, Schulungen und Erfahrungen umfasst, damit ein Programmmitglied seine Reise zur nächsten Generation von Energieführern beginnen kann.

Achtsamkeit
Phänomenale Vorteile

Ihr Familienleben
- Zweijährige Erfahrung im Rahmen des Programms, die darin besteht, sinnvolle, kundenorientierte Arbeit zu leisten
- Vier 6-monatige Rotationen, die zu echten Rollen, Einfluss und Verantwortung führen

Ihr Familienleben
- Branchen-, Produkt- und Führungstraining
- Möglichkeit, einen Master-Abschluss und andere Qualifikationen zu erwerben
- Trainieren, arbeiten und lernen Sie mit einer global vielfältigen Community von jungen Fachkräften
Entwicklung
von Führungskräften und Innovatoren der nächsten Generation

AUFPRALL

INVESTITION

ERGEBNISSE
Warum hier arbeiten?

Achtsamkeit
Lorem Ipsum ist der Standard-Blindtext der Branche

Titel - Text dunkel
Entwicklung unserer nächsten Generation
von Führungskräften und Innovatoren

Disaster Recovery & Business Crisis Impact Leader

Optimierung & Maschinelles Lernen
Das GE Vernova-interne Tool APOW (Automated Process and Optimization Workbench) wird in allen GE-Vernova Geschäftsbereichen eingesetzt. Es wird von Design-Teams verwendet, um Workflows zu entwickeln, die es ihnen ermöglichen, Standardarbeit für ihren Berechnungsprozess zu erstellen, um die Erfassung von Wissen sicherzustellen und menschliche Fehler zu reduzieren/eliminieren. APOW verknüpft diese Arbeitsabläufe mit mathematischen Funktionen zur Ausführung von Versuchsplanung (DoE), Optimierung und Unsicherheitsquantifizierung (UQ). In diesem Projekt wollen wir die mathematischen Modellierungsmöglichkeiten von APOW erweitern, indem wir die neuesten Optimierungs- und ML-Methoden implementieren, die derzeit von unseren akademischen Partnern entwickelt werden. Als DTLP arbeiten wir an technischen Aufgaben, wie die Überprüfung und Integration von Optimierungsmethoden und die Weiterentwicklung von ML bei der Anwendung auf technische Anwendungen. Auch haben sie die Möglichkeit im Team zu üben, das Projektmanagement und die Planung zu leiten.
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Rotation Beispiele

Vikas D.
Im Rahmen meiner aktuellen Rotation arbeite ich als technischer Produktmanager für die Erstellung eines Installed Base Repositorys für unsere Onshore-Windkraftanlagen. Dieses Repository wird als zentraler Ort dienen, wo die neuesten Konfigurationen, die auf unseren Windkraftanlagen installiert sind, gefunden werden können. Dieses Produkt wird wesentlich dazu beitragen, die Effizienz von Turbine Software-Upgrades zu verbessern, da es der Ist-Zustand der Turbine mit wenigen Klicks sich darstellt. Das Zusammenführen all dieser Informationen hilft den Benutzern nicht mehr zu mehreren Systemen wechseln zu müssen und spart wertvolle Zeit und Mühe. Mit einer Funktion zur Vorhersage zukünftiger Änderungen an einer Turbinenkomponente können die Benutzer ihre Softwarepakete so optimieren, dass sie effizient mit der Turbinenkonfiguration zusammenarbeiten.

Reese J.
Während meiner 4. Rotation hatte ich die Gelegenheit, als Data Engineer die wichtigsten Datenpipelines zu pflegen und zu unterstützen, die das neu eingeführte LifeSpan-Produkt von Digital Services unterstützen. Zu meinen täglichen Aufgaben als Data Engineer gehörte es, sicherzustellen, dass unsere Datenpipelines effizient betrieben, ordnungsgemäß überwachen und die erwarteten Ergebnisse liefern. Diese Arbeit unterstützt unsere externen Kunden indem sie ihnen ermöglicht, in Echtzeit auf Ergebnisse zu reagieren und Teile an unseren Turbinen rechtzeitig zu ersetzen, bevor es zu weiteren Schäden kommt. Zudem hatte ich die Möglichkeit, in unserem Data Science-Team mitzuarbeiten. Hier hatte ich die Möglichkeit, Vorhersagemodelle anhand von Zeitreihendatenströmen zu erstellen, die bevorstehende Wartungsarbeiten vorhersagen konnten, so dass der Außendienst Monate früher als geplant planen konnte. Diese Rollen haben es mir ermöglicht, eine technische Führungskraft in der Branche zu werden, um zukünftige analytische Pipelines und die Vorhersagefähigkeit unserer Daten im Bereich der erneuerbaren Energien zu gestalten. Hier hatte ich die Möglichkeit, Vorhersagemodelle anhand von Zeitreihendatenströmen zu erstellen, die bevorstehende Wartungsarbeiten vorhersagen konnten. Dies ermöglichte es dem Außendienst , seine Planung Monate im Voraus anzupassen. Diese Rolle hat mir geholfen, mich als technische Führungskraft in der Branche zu etablieren und die Entwicklung zukünftiger analytischer Pipelines sowie die Verbesserung der Vorhersagefähigkeit unserer Daten im Bereich der erneuerbaren Energien voranzutreiben.