Standort(e): Köln, Mannheim, München, Nürnberg, Stuttgart

Art: Festanstellung, Vollzeit, Teilzeit und mobiles Arbeiten

Auf der Suche nach einem Job, der dir echte Flexibilität ermöglicht und deine fachliche Excellence zu schätzen weiß, stellen wir dir folgende Stelle vor.
Bei bridgingIT steht der Mensch im Mittelpunkt und jetzt geht's um dich!

DEINE Rolle

Gestalte mit uns die Zukunft der Datenwelt!

Ob Einsteiger*in oder erfahrener Profi – wenn du Daten liebst und aus ihnen echten Mehrwert schaffen willst, bist du hier genau richtig. Bei uns kannst du dein Know-how einbringen, weiterentwickeln und gemeinsam mit unserem Team innovative Lösungen gestalten. Werde Teil unserer Analytics- und Data-Community und arbeite mit Gleichgesinnten an spannenden Projekten.

Data Engineering:

• Datenverarbeitung & Architektur: Konzeption und Entwicklung von ETL/ELT-Pipelines (z. B. auf Databricks, Fabric, Snowflake) sowie Implementierung skalierbarer Datenarchitekturen in Cloud-Umgebungen (Azure, AWS).
• Datenmodellierung & Optimierung: Entwicklung leistungsstarker und skalierbarer Datenmodelle sowie Definition effizienter Datenstrukturen für Analysen und Berichte.
• Datenqualität & Prozessoptimierung: Sicherstellung der Datenqualität durch Automatisierung, Monitoring und kontinuierliche Optimierung.
• Zusammenarbeit & Innovation: Enge Abstimmung mit Fachbereichen zur Umsetzung technischer Anforderungen in datengetriebene Lösungen.

Data Analysis & Visualization:

• Datenanalyse & Visualisierung: Erstellung aussagekräftiger Analysen und Dashboards mit Power BI oder Tableau zur Gewinnung geschäftsrelevanter Insights.
• Datengetriebene Entscheidungsfindung: Unterstützung der Fachabteilungen bei der Entwicklung fundierter Entscheidungsgrundlagen.
• Trendanalyse & Mustererkennung: Identifikation und Darstellung von Trends und Mustern in komplexen Datensätzen.

Data Science:

• Machine Learning & Modellentwicklung: Entwicklung und Training von ML-Modellen zur Lösung komplexer Probleme wie Vorhersagen und Optimierungen.
• Datenanalyse & Statistik: Einsatz fortgeschrittener analytischer Methoden und statistischer Verfahren zur Beantwortung komplexer Fragestellungen.
• Zusammenarbeit & Deployment: Enge Zusammenarbeit mit Data Engineers, Analysten und MLOps-Teams, um Modelle effizient in Produktion zu bringen.

DEINE Skills

• Ausbildung: Du hast ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Mathematik, Wirtschaftsinformatik, Data Science oder einer vergleichbaren Fachrichtung.
• SQL und Python: Beide Technologien sind für dich Basiswerkzeuge, die du sicher beherrschst.
• Cloud-Technologien: Du bringst praktische Erfahrung mit Azure oder AWS mit und kennst dich mit deren Diensten aus.
  Data Engineering Tools: Erfahrung mit Plattformen wie Databricks, MS Fabric oder Snowflake ist von Vorteil.
• Visualisierung: Du hast fundierte Kenntnisse in Power BI oder Tableau und bist in der Lage, komplexe Datenansichten einfach und verständlich darzustellen.
• Analytische Fähigkeiten: Du kannst Daten strukturieren, analysieren und daraus verwertbare Erkenntnisse ableiten.
• Teamfähigkeit: Du arbeitest gerne interdisziplinär und bringst deine Expertise in einem agilen Umfeld ein.
• Du beherrschst Deutsch auf mind. C1 Niveau und kannst es erfolgreich im Berufsalltag einsetzen - Your German language proficiency is at least C1 level, and you are able to use it successfully in your daily work.

DEINE Zukunft bei uns - mehr als nur Business!

Die BridgingIT GmbH besteht seit 2008 und ist heute Teil der bridgingIT-Gruppe. An einem unserer 9 kundennahen Standorte in Deutschland bist du Teil einer herstellerunabhängigen und produktneutralen Technologie- und Unternehmensberatung. Gemeinsam setzen wir Digitalisierungsstrategien für Start-ups, den Mittelstand und Konzerne um. Unsere wertebasierte Organisation legt großen Wert auf menschliche Nähe, Vielfalt und Vertrauen. Bei uns findest du nicht nur Karriere- und Weiterbildungsmöglichkeiten, sondern auch Flexibilität und Familienfreundlichkeit. Werde Teil unserer 700-köpfigen Familie und gestalte deine Zukunft mit uns.