FASZINIERENDES SCHAFFEN: IHRE AUFGABEN

• Design, Implementierung und Optimierung von ETL-/ELT-Pipelines für KI- und Analytics-Anwendungen
• Aufbereitung, Bereinigung und Modellierung von strukturierten und unstrukturierten Daten aus unterschiedlichen Quellen
• Entwicklung von Datenqualitätsprüfungen und Monitoring-Prozessen zur Sicherstellung von Datenkonsistenz und -integrität
• Architektur und Betrieb produktionsreifer Datenpipelines, inkl. Performance-Tests und kontinuierlicher Optimierung
• Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists bei der Umsetzung von Machine-Learning-Projekten und Datenprodukten
• Weiterentwicklung und Skalierung unserer Analytics-Umgebung sowie unserer Cloud-basierten Datenplattform (Azure, Databricks)
• Statistische und analytische Interpretation von Analyseergebnissen zur Unterstützung datengetriebener Entscheidungen
• Mitgestaltung von Datenarchitektur-Standards sowie aktive Mitarbeit in interdisziplinären Projektteams
• Dokumentation, Automatisierung und Sicherstellung der Reproduzierbarkeit von Datenprozessen (z. B. über CI/CD-Ansätze, Infrastructure as Code)

STÄRKEN EINBRINGEN: IHRE QUALIFIKATIONEN

• Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Fachrichtung Wirtschaftsinformatik, Mathematik, Data Science oder ähnliche Qualifikation
• Sehr gute Kenntnisse in Python sowie praktische Erfahrung mit Databricks / Apache Spark und SQL
• Erfahrung im Aufbau und Betrieb von skalierbaren Datenpipelines und Analytics-Plattformen – idealerweise in Cloud-Umgebungen (z. B. Azure, AWS, GCP)
• Vertraut im Umgang mit CI/CD-Tools und modernen Datenanalyse-Workflows
• Kenntnisse im Einsatz gängiger Cloud-Services und BI-/Analytics-Tools (z. B. Databricks, Power BI)
• Sehr gute Englischkenntnisse
• Selbstständige, strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise
• Ausgeprägte Team- und Kommunikationsfähigkeit

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