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

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