Aufbau von Datenpipelines von IoT bis AI-Anwendung, Integration in Dashboards, Entwicklung von REST-APIs bis Kafka Schnittstellen. Erfahrung mit Kafka, Airflow, dbt sowie Python/Rust & SQL-Kenntnisse erforderlich. Flexible Arbeitszeiten.
Designing knowledge graphs, ontologies, and data pipelines for technical communication solutions. Solid knowledge in databases and semantic technologies required. Up to 35 days vacation.
Entwicklung skalierbarer Data & AI Lösungen für mittelständische Unternehmen, mit Fokus auf Microsoft Dynamics. Leidenschaft für Daten und KI erforderlich. Flexibles Arbeiten, laufende Weiterentwicklung.
Entwicklung von RAG-Architekturen und LLM-Integration für die deutsche Industrie; Prototyping von KI-Assistenten mit n8n. Erfahrung mit LangChain/Haystack oder On-Premises Agentic Systems erforderlich. Enge Zusammenarbeit mit Security und Data Engineering.
Entwicklung von Software für Steuergeräte in industrieller Automatisierung und Automotive-Anwendungen. Mehrjährige Erfahrung in der Entwicklung von Steuergeräte-Software erforderlich. Zugang zu Sporteinrichtungen.
Designing and integrating cloud infrastructure for satellite ground segments. Kubernetes platform experience desirable. Home office, flexible working hours.
Entwicklung funktionaler Services für Funksignal- und Datenverarbeitung in Service-orientierten Architekturen. KI-gestützte Simulationsszenarien für EW-Systeme entwickeln. Studium der Informatik, Elektrotechnik oder vergleichbar mit Erfahrung in Signalverarbeitung und SOAs erforderlich. 30 Tage Urlaub plus zusätzliche freie Tage.
Implementing test software and data generators for satellite ground segment integration. Java 8, Java EE7, and REST architecture experience required. Home office, flexible hours, personal development.
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Recherche neuer Geschäftsfelder und Identifizierung potenzieller Firmenkontakte für Data Quality as a Service Software. Nachweisbare Erfolge im B2B-Vertrieb erforderlich. Moderne Arbeitsmittel und ein aufgeschlossenes Team.
Anwendung von Machine Learning und Deep Learning zur Optimierung von Logistik- und Qualitätsprozessen in der Industrie. Allgemeine oder fachgebundene Hochschulreife erforderlich. Fokus auf Big Data und IoT-Verständnis.