3 ERP / SAP / CRM - Consultant in Aargau
Machine Learning Engineer (m/w/d)
Rolle
Du entwickelst moderne Datenplattformen und schaffst die Grundlage dafür, dass aus grossen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse entstehen. Dabei kombinierst du Data Engineering, Cloud-Technologien und Machine Learning und sorgst dafür, dass Daten zuverlässig verarbeitet, analysiert und für innovative Lösungen eingesetzt werden können.
Verantwortung
Du entwickelst und optimierst skalierbare ETL-/ELT-Pipelines und automatisierst Datenprozesse für Batch- sowie Echtzeitverarbeitung
Du integrierst Daten aus verschiedensten Quellen wie APIs, Sensoren, Streaming-Diensten und Unternehmenssystemen
Du entwirfst moderne Datenarchitekturen und entwickelst Data-Lakehouse- sowie Data-Mart-Lösungen weiter
Du stellst eine hohe Datenqualität sicher und implementierst Standards für Bereinigung, Governance und Sicherheit
Du analysierst Daten, entwickelst Features und führst statistische Auswertungen durch, um relevante Business Insights zu generieren
Du baust produktive Machine-Learning-Pipelines auf und stellst deren Monitoring sowie kontinuierliche Verbesserung sicher
Du etablierst MLOps-Prozesse und automatisierst Modelltraining, Deployment, Versionierung und Betrieb
Qualifikationen
Du hast ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Science, Computer Science, Software Engineering, Wirtschaftsinformatik oder einer vergleichbaren Richtung
Du verfügst über mehrjährige Erfahrung im Bereich Data Engineering, Datenintegration und modernen Datenplattformen
Du arbeitest routiniert mit Azure Databricks und Power BI und kennst Cloud-basierte Datenlösungen
Du bringst Erfahrung mit Streaming-Technologien wie Kafka, Kinesis oder Pub/Sub mit
Du programmierst sehr sicher mit Python und verfügst über fundierte Kenntnisse in SQL sowie relationalen und NoSQL-Datenbanken
Du kennst dich mit MLOps-Werkzeugen wie Azure ML, Databricks ML, MLflow oder Kubeflow aus
Du verstehst statistische Methoden, Feature Engineering und Modellvalidierung und setzt diese gezielt ein
Du verfügst über fliessende Deutschkenntnisse
AI & Data Engineer – Cloud Data Platforms, ML, SQL (m/w/d)
Rolle
Diese Rolle umfasst die Entwicklung und den Betrieb moderner Datenplattformen sowie die Umsetzung datengetriebener Lösungen. Der Fokus liegt auf skalierbaren ETL/ELT-Prozessen, Cloud-basierten Datenarchitekturen und der Integration von Machine-Learning-Prozessen in produktive Umgebungen. Dabei werden Daten aus unterschiedlichen Quellen verarbeitet, analysiert und für fundierte Business-Entscheidungen nutzbar gemacht.
Verantwortung
Entwicklung, Optimierung und Betrieb von ETL-/ELT-Pipelines für Batch- und Echtzeitdatenverarbeitung
Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen wie APIs, Sensoren, Streaming-Plattformen und internen Systemen
Konzeption und Umsetzung moderner Datenarchitekturen mit Data Lakehouse- und Data-Mart-Ansätzen
Implementierung von Datenqualitäts-, Bereinigungs- und Sicherheitsprozessen
Durchführung von Datenanalysen, Feature Engineering und statistischen Auswertungen zur Gewinnung von Business Insights
Aufbau und Betrieb produktiver Machine-Learning-Pipelines inklusive Monitoring und Modelloptimierung
Einführung und Weiterentwicklung von MLOps-Prozessen für Training, Deployment, Versionierung und Überwachung von Modellen
Qualifikationen
Abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Science, Computer Science, Software Engineering, Wirtschaftsinformatik oder vergleichbarer Fachrichtung
Mehrjährige Erfahrung im Data-Engineering-Umfeld sowie im Aufbau von Datenplattformen
Fundierte Erfahrung mit Azure Databricks und Power BI
Kenntnisse in Streaming-Technologien wie Kafka, Kinesis oder Pub/Sub
Sehr gute Programmierkenntnisse in Python sowie fundierte Kenntnisse in SQL und Datenbanksystemen
Erfahrung mit MLOps-Plattformen wie Azure Machine Learning, Databricks ML, MLflow oder Kubeflow
Kenntnisse in Statistik, Feature Engineering und Modellvalidierung
Fliessende Deutschkenntnisse
Senior Data Engineer (m/w/d)
Verantwortung
Du entwickelst und betreibst ETL/ELT-Pipelines für Batch- und Echtzeitdaten
Du integrierst Daten aus APIs, Sensoren, Streaming-Diensten und internen Systemen
Du entwickelst moderne Datenarchitekturen wie Data Lakehouse und Data Marts
Du stellst Datenqualität, Sicherheit und zuverlässige Machine-Learning-Pipelines sicher
Du etablierst und optimierst MLOps-Prozesse für Training, Deployment und Monitoring
Qualifikationen
Du hast ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Science, Software Engineering oder Wirtschaftsinformatik
Du bringst mehrjährige Erfahrung in Data Engineering, Data Ingestion und Data Platforms mit
Du verfügst über Erfahrung mit Azure Databricks, Power BI und Streaming-Technologien wie Kafka oder Kinesis
Du beherrschst Python und SQL sowie relationale und NoSQL-Datenbanken
Du kennst MLOps, Machine Learning, Feature Engineering
Du verfügst über sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
