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Recruiting-Event

Wir suchen Developer.
Zeige in unserer Challenge, was du drauf hast.
Lerne unseren Vorstand beim Recruiting-Event kennen.
Werde Teil unseres Teams.

Fast facts

Datum/Uhrzeit: 1. Juli, 18-21.30 Uhr

Ort: virtuell mit Microsoft Teams, gerne mit Webcam

Teilnehmer: die 15 besten Bewerber und der Vorstand von NEXT Data Service

Bedingungen:

  • Teilnahme am Event ist nur mit Einreichen einer vollständigen Bewerbung, d.h. Abgabe des ausgefüllten Steckbriefs und deiner Challenge-Lösung, möglich
  • Bewerbungsfrist: 22. Juni 2020, 23.59 Uhr
  • Nur die besten maximal 15 Teilnehmer sind am 1. Juli dabei
  • Unter diesen verlosen wir zwei Drohnen Dji Tello EDU
  • Die beste Lösung gewinnt einen JetBot AI Kit basierend auf Nvidias Jetson Nano

Agenda für das Recruiting-Event

  • ab 18.15 Uhr: Einwahl der Teilnehmer
  • 18.30 Uhr: Begrüßung durch den Vorstand von NEXT Data Service
  • 18.45 Uhr: Kennenlernrunde: Wer bist du und was hat dich heute hergebracht?
  • 19.00 Uhr: Challenge Pitches: Präsentiere deine Lösung
  • 20.00 Uhr: Meet the Vorstand: Stelle deine Frage: Was du schon immer von einem Gründer und Vorstand wissen wolltest
    20.45 Uhr: Zusammenfassung, Feedback und Prämierung der besten Einreichungen
  • 21.30 Uhr: Ende der Veranstaltung

Die Scheduler Challenge

Problembeschreibung: In der Chirurgie kann der kleinste Fehler über Leben und Tod entscheiden. Bevor ein Arzt das Skalpell anlegt, muss jede OP erst intern geplant werden. Neben einem freien Zeit-Slot, muss auch ein passender Arzt und Raum gefunden werden, der den Anforderungen der Operation gerecht wird. Dabei kann jede OP, die zusätzlich eingeplant wird, potenziell Leben retten oder Anstrengungen vom Arzt sowie Leiden vom Patienten drastisch verändern. Lastet man Chirurgen mit unnötigen Überstunden und Sonderschichten zu sehr aus, können die Konsequenzen dramatisch sein. Wenn ein Notfall auftritt, muss der Plan möglichst schnell aktualisiert werden, um zu sehen, wo die OP eingeplant werden kann.

Aufgabe: Für diese Herausforderung sollst du eine Lösung entwickeln: Ein Programm, das aus allen zur Verfügung stehenden Parametern und bereits stattgefundenen Operationen die Daten analysiert und die OP-Planung optimal erstellt.

Datensatz: Wir haben für dich aus einem unserer Produkte einen Teildatensatz extrahiert. Es sind reale Daten, die wir für diese Challenge anonymisiert haben. Auf Github kannst du dir die Repo klonen. Bei Fragen hierzu wende dich an challenge[at]next-data-service.com.

Hier eine Übersicht einiger Parameter:

  • empId: operierender Arzt
  • personId: Patient
  • regDate: Wann wurde die OP ins System eingetragen
  • opRoom: Raumkennzeichnung
  • disciplin: OP-Art, je nach Disziplin wurden passende Ärzte und Räume ausgewählt
  • urgencyMapped: Dringlichkeit der OP
  • Duration: Dauer der OP (in Sekunden)

Fragen, die du dir beim Coden stellen solltest: 

  • Wie verteilen wir Ärzte auf Räume?
  • Wie verteilen wir OPs auf Räume?
  • Wie berechnen wir einen guten Schedule?

Eine gute Lösung sollte:

  • Eine bestmögliche Auslastung der Ärzte und Räume ermöglichen
  • Leerlaufzeiten der Räume und Ärzte minimieren
  • Anzahl und Pace maximieren

Minimiere deine Berechnungszeit:

  • 1 Stunde? Cool! Bitte reiche deine Lösung an: challenge[at]next-data-service.com ein
  • 10 Minuten? Mega! Bitte schick deine Lösung direkt an den Projektleiter René: rene[at]next-data-service.com
  • 20 Sekunden? Krass! Bitte schicke deine Lösung direkt an unseren CTO Stephan: stephan[at]next-data-service.com

Einreichen deiner Lösung

Rahmenbedingungen:

Laufzeitumgebung, Programmiersprache, Datenbank? Was auch immer du brauchst, um deine Lösung zu schaffen. Wir sollten dein Ergebnis aber reproduzieren können. Dein Code sollte also bei uns laufen. Wenn du dafür einen Quantencomputer brauchst, wäre es super, wenn du ihn uns für das Testen deines Codes zur Verfügung stellst.

Bewerbung einreichen:

Du kannst alleine oder in einem Zweier-Team arbeiten und die Lösung einreichen. Bitte stell deine Lösung in einem Github zur Verfügung und schick uns den Link per Mail.

Das Repo sollte

  • deine/eure Ergebnisse
  • deinen/euren Source Code mit ausführlicher Dokumentation (inkl. Liste der Dependencies)

enthalten.

Fügt eurer Mail bitte außerdem den ausgefüllten Steckbrief (ein Beispiel findet ihr im challenge repo) und wenn ihr möchtet einen Lebenslauf hinzu.

Einreichungsfrist: 22. Juni 2020, 23.59 Uhr

Einreichen an: challenge[at]next-data-service.com

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