Entwicklung von komplexen Data-Processing-Pipelines gemeinsam mit Machine-Learning-Engineers in Cloud- und On-Premise-Umgebungen

Design, Implementierung und Skalierung von Lösungen zur automatisierten Datenverarbeitung (ETL, Datenbereinigung, Aggregation, Deduplication)

Verantwortung für datengetriebene Beratungsmandate sowie übergreifende technologische Themenbereiche

Aktive Mitarbeit in interdisziplinären Projektteams und Förderung einer kollaborativen Zusammenarbeit mit internen Stakeholdern und Kunden

Abgeschlossene IT Ausbildung

Erfahrung mit ElasticSearch, Apache Spark, Apache Kafka und Apache Hadoop

Mehrjährige Praxis im Umgang mit relationalen und NoSQL-Datenbanken sowie Datenmodellierung und ETL-Prozessen

Vertrautheit mit Microservice- und Lambda-Architekturen sowie modernen Software-Architekturen

Gute Kenntnisse in Container- und Deployment-Technologien wie Docker, Kubernetes und OpenShift sowie Cloud-Services (AWS, Google Cloud, Microsoft Azure)

Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und Java

Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift