Beschreibung

In dieser Rolle gestaltest du die datengetriebene Zukunft des Unternehmens, indem du komplexe Pipelines baust und ML-Modelle integrierst. Du sorgst für effiziente Datenströme und eine hochverfügbare Infrastruktur.

Anforderungen

• •Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung als Data Engineer oder im Bereich Schnittstellenentwicklung und Datenintegration
• •Fundierte Kenntnisse in ETL/ELT-Prozessen, SQL (PostgreSQL), NoSQL-Datenbanken sowie Workflow-Management
• •Umfangreiche Erfahrung mit BigQuery, Google Analytics 4 und Echtzeit-Tracking-Technologien
• •Kenntnisse in Big Data, Streaming und Personalisierungstechnologien
• •Erfahrung im Training und in der Produktivsetzung von Machine-Learning-Modellen
• •Erfahrung mit Infrastructure-as-Code und sicherer Umgang mit Linux-Systemen
• •Ausgeprägte analytische Fähigkeiten, Problemlösungskompetenz und Kommunikationsstärke
• •Zielorientierte Arbeitsweise, agiles Mindset und Teamfähigkeit

Aufgaben

• •ETL- und ELT-Prozesse designen sowie entwickeln
• •Performante Datenverarbeitung und -analyse sicherstellen
• •Datenpipelines für Echtzeitdaten bauen und betreiben
• •Teams bei der Entwicklung datengetriebener Produkte unterstützen
• •Schnittstellen zu externen Systemen entwickeln
• •Neue Datenquellen zuverlässig integrieren
• •Test- und Deployment-Prozesse für Datenmodelle und ML-Anwendungen automatisieren
• •Infrastrukturkomponenten für Big Data und Streaming-Technologien betreuen
• •Hohe Verfügbarkeit und Effizienz der Systeme gewährleisten
• •Hohe Datenqualität sicherstellen und Optimierungsmaßnahmen entwickeln
• •Machine-Learning-Modelle für Personalisierungssysteme entwickeln und integrieren
• •Verantwortung im DevOps-Team und im Rahmen der Rufbereitschaft übernehmen
• •Technische Abläufe dokumentieren und Transparenz schaffen

Tools & Technologien

Benefits