Die Vonovia SE ist das größte deutsche Wohnungsunternehmen mit rund 400.000 Wohnungen in Deutschland, Österreich und Schweden. Vonovia hat es sich zur Aufgabe gemacht, ihren Mietern ein hochwertiges und sicheres Wohnumfeld zu bieten. Dazu koordiniert sie viele Dienstleister, die das ganze Jahr über Aufgaben wie Garten-, Winter- und Reinigungsdienste übernehmen. Einige dieser Dienstleistungen sind sogar vom deutschen Gesetzgeber vorgeschrieben. 

Die Nachfrage nach einigen der Dienstleistungen ist jedoch schwer vorherzusagen. Nehmen wir zum Beispiel den Winterdienst: Er kann bei anhaltendem Schneefall und Eis jeden Tag erforderlich sein oder nur an einigen Tagen im Monat. Darüber hinaus gibt es eine räumliche Komponente, so dass einige Einheiten einen bestimmten Service benötigen können, während andere dies nicht tun. So oder so muss Vonovia jederzeit eine sichere und geordnete Umgebung rund um ihre Wohneinheiten gewährleisten. 

Hier kannst du einen großen Mehrwert für Vonovia schaffen. Der Kern der Herausforderung ist die Entwicklung einer Applikation, die einen Hinweis auf die Notwendigkeit von Eis- und Schneekontrolldiensten liefert. Dies würde Vonovia helfen zu verstehen, wo und wann Dienstleistungen benötigt werden und ob die Dienstleister korrekte Rechnungen ausgestellt haben. Vonovia stellt eine Vielzahl von Daten zu seinen Wohneinheiten zur Verfügung, wie z. B. die genaue Lage, angrenzende Straßen und Gehwege sowie die Quadratmeterzahl der Einheiten. Außerdem werden alle erbrachten Dienstleistungen hinsichtlich Zeit, Ort und Art nachverfolgt.

Es ist Deine Aufgabe, Wetterdaten und andere Datenquellen, von denen Du denkst, dass sie von Wert sein könnten, in das Modell einzubinden. Zum Beispiel könnten öffentlich verfügbare Videoaufnahmen einen Hinweis auf Schneefall geben.

Neben den in der Datenprobe genannten Datenpunkten werden Wetterdaten des Deutschen Wetterdienstes (CDC) verwendet: https://www.dwd.de/EN/climate_environment/cdc/cdc.html

Der Zugriff auf diese Daten ist kostenlos.

Wenn Startups Ideen oder Anforderungen für zusätzliche Wetterdatenquellen haben, sollen diese in den Bewerbungsunterlagen erwähnt werden

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• Fundierte Kenntnisse in probabilistischer Modellentwicklung und Clusteranalyse
• Software-Engineering-Kenntnisse zur Implementierung einer MVP-Anwendung
• Erfahrung mit Datenintegrationsaufgaben einschließlich externer Daten (z. B. Wetterdaten)

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• Eine Anwendung, die die Notwendigkeit des Winterdienst jeden Tag für eine bestimmte Wohneinheit anzeigt
• Die Anwendung basiert auf einem probabilistischen Modell, das interne und externe Einflussfaktoren berücksichtigt, nicht nur die regionale Wettervorhersage
• Wenn sich das Pilotprojekt als erfolgreich erweist, soll die Anwendung auf mehrere Regionen ausgedehnt werden

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Das Projekt kann in drei Meilensteine unterteilt werden:

1. Der erste Meilenstein ist erreicht, wenn relevante Datenquellen identifiziert sind (z. B. lokale Wettervorhersage, Videostreams, Nachrichtenberichte, Smart-City-Sensoren) und die Datenintegration hergestellt ist. 
2. Der zweite Meilenstein erfordert die Entwicklung einer Anwendung, die einen Wert für die Notwendigkeit einer Dienstleistung für eine Wohneinheit ausgibt. Der prominenteste Anwendungsfall sind Schnee- und Eiskontrolldienste. Es soll ein Pilot für eine bestimmte Wohneinheit oder Region (tbd.) entwickelt und getestet werden.
3. Drittens: Wenn der Test des Pilotprojekts erfolgreich war, sollte die Anwendung auf weitere Wohneinheiten oder Regionen ausgeweitet werden.