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

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