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Datentechnik und Analytik
Tasks

Qualifikation - B.E. / Master of Engineering

Ausbildung - Informatik

Erfahrung - 6 - 14 Jahre

Hauptverantwortlichkeiten:

  • Leitung des Entwurfs und der Implementierung hochskalierbarer Data-Engineering-Lösungen auf Azure unter Nutzung von Diensten wie Azure Data Factory, Azure Databricks, Azure Data Lake und Azure Synapse Analytics.
  • Architektur und Aufbau von Datenpipelines für die optimale Extraktion, Transformation und das Laden von Daten aus einer Vielzahl von Datenquellen unter Verwendung von Azure Big Data"-Technologien.
  • Zusammenarbeit mit Analyse- und Geschäftsteams zur Verbesserung von Datenmodellen, die in Business Intelligence-Tools einfließen, um die Datenverfügbarkeit zu erhöhen und die datengesteuerte Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen zu fördern.
  • Implementierung von Datenflüssen zur Verbindung von operativen Systemen, Daten für Analysen und BI-Systemen.
  • Sicherstellung der Datenintegrität und Einhaltung von Data Governance und Sicherheitsrichtlinien in der gesamten Azure-Datenlandschaft.
  • Enge Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern bei der Operationalisierung und Skalierung von Modellen und Algorithmen für maschinelles Lernen.
  • Vordenkerrolle bei der ständigen Verbesserung der Zuverlässigkeit, Effizienz und Qualität von Daten.

Qualifikationen:

  • mindestens 6 Jahre Erfahrung in einer Data-Engineering-Funktion mit Schwerpunkt auf Azure-Cloud-Diensten.
  • Kenntnisse in SQL und Erfahrung mit Skriptsprachen wie Python oder Scala für die Datenverarbeitung.
  • Ausgeprägte Kenntnisse der Azure-Cloud-Dienste im Zusammenhang mit Data Engineering wie Azure Data Lake, Azure Data Factory, Azure Stream Analytics und Azure Synapse Analytics.
  • Entwicklung skalierbarer und effizienter Datenverarbeitungs- und Transformationslösungen mit PySpark innerhalb der Azure-Cloud-Umgebung.
  • Einsatz von Python-Skripten zur Automatisierung von Datenflüssen, zur Integration von Daten aus verschiedenen Quellen und zur Erleichterung der betrieblichen und analytischen Berichterstattung.
  • Nachgewiesene Erfahrung mit Big-Data-Tools wie Hadoop, Spark und Kafka.
  • Nachgewiesene Fähigkeit zur Verwaltung und Kommunikation von Data-Warehouse-Plänen an interne Kunden.
  • Bachelor- oder Master-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten technischen Bereich.
Qualifications

BE - CS

Benefits
Mit­arbeiter­rabatte möglich
Gesund­heits­maß­nahmen
Mit­arbeiter­handy möglich
Essens­zulagen
Betrieb­liche Alters­ver­sorgung
Hybrides Arbeiten möglich
Mobilitäts­angebote
Mit­arbeiter Events
Coaching
Flexible Arbeits­zeit möglich
Kantine
Betriebs­arzt
Barriere­frei­heit
Gute An­bindung
Park­platz
Kinder­betreuung
Mit­arbeiter­beteili­gung möglich
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