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Data Scientist MDOCore Datalake(m/w/x)
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Data Engineer / Software Developer MDOCore Datalake(m/w/x)
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AI/ML
Data Science
Nejo KI-Zusammenfassung
Entwicklung von Datenpipelines für den MDOCore Datalake zur Integration missionsrelevanter Daten aus Sensoren und Systemen. Mehrjährige Erfahrung in Software- und Data-Engineering mit Python oder Java erforderlich. Einsatz in internationalen Projekten mit Fokus auf Datenintegration und API-Entwicklung.
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Anforderungen
- Studium der Informatik, Software Engineering, Data Engineering, Wirtschaftsinformatik, Elektrotechnik oder vergleichbar
- Mehrjährige praktische Erfahrung in Software-, Data-, Backend- oder Plattformentwicklung
- Gute Kenntnisse in moderner Programmiersprache (z. B. Python, Java, Kotlin, Go, Rust, Scala, TypeScript oder C++)
- Erfahrung mit Datenpipelines, ETL/ELT, Datenintegration, APIs und verteilten Datenverarbeitungssystemen
- Gute Kenntnisse in Datenbanken, SQL, NoSQL, objektbasiertem Storage, S3-kompatiblen Systemen oder Datalake-Technologien sowie Verständnis von Datenmodellierung, Datenqualität und Metadatenmanagement
- Grundverständnis von Data Mesh, Data Fabric, Datenprodukten, Datenkatalogisierung und semantischer Datenintegration
- Erfahrung mit Linux, Containern, Kubernetes, CI/CD und cloud-nativen Plattformen
- Fähigkeit, Anforderungen in robuste, wartbare und testbare Softwarelösungen umzusetzen sowie Verständnis für sichere Datenbereitstellung und Zugriffskontrolle
- Strukturierte, eigenverantwortliche und teamorientierte Arbeitsweise sowie Freude an Automatisierung, Debugging und technischer Problemlösung
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Aufgaben
- Datenpipelines für den MDOCore Datalake entwickeln, betreiben und optimieren
- Heterogene Datenquellen aus Sensoren, Systemen, Simulationen und Testumgebungen integrieren
- Softwarekomponenten zur Datenaufnahme, Validierung, Transformation, Speicherung und Bereitstellung entwickeln
- Schnittstellen, APIs und Services für Data Scientists, AI-Komponenten und Plattformdienste entwickeln
- Data Scientists bei Datenzugriff, Datenaufbereitung, Feature Engineering und der Operationalisierung analytischer Modelle unterstützen
- Datenmodelle, Schemata, Transformationslogiken und wiederverwendbare Datenprodukte entwickeln
- Data-Mesh- und Data-Fabric-Prinzipien berücksichtigen
- Anforderungen an Datenqualität, Metadaten, Versionierung, Traceability, Datenkatalogisierung, Zugriffskontrolle und automatisierte Datenbereitstellung umsetzen
- Technische Grundlagen für domänenorientierte Datenprodukte, standardisierte Datenverträge, Qualitätsmetriken und Self-Service-Datenzugriffe aufbauen
- Integration von Agentic-AI-Fähigkeiten durch Retrieval-Schnittstellen, Tool-APIs, Kontextbereitstellung, Vektordatenbanken und qualitätsgesicherte Datenzugriffe unterstützen
- Datenverarbeitung, Tests und Deployments automatisieren
- Datalake-Komponenten in CI/CD-Pipelines, Kubernetes-Umgebungen und produktnahe Plattformen integrieren
- Fehler analysieren und beheben
- Performance optimieren
- An Data Governance, sicherer Datenbereitstellung und technischer Dokumentation mitarbeiten
- Eng mit Data Scientists, Softwareentwicklung, DevOps, Systemarchitektur, Product Ownern und Fachdomänen zusammenarbeiten
- Zur kontinuierlichen Weiterentwicklung der MDOCore-Datenplattform beitragen
Berufserfahrung
ca. 1 - 4 Jahre
Ausbildung
Bachelor-Abschluss
Sprachen
Deutsch – fließend
Englisch – fließend
Tools & Technologien
PythonJavaKotlinGoRustScalaTypeScriptC++ETL/ELTAPIsLinuxKubernetesCI/CD
Von Nejo automatisch aufbereitet
Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens HENSOLDT AG erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.
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