Designing CI/CD pipelines for ML models on cloud platforms. Several years of MLOps experience with Python and Docker required. Mobile working, part-time models, and sabbaticals.
Entwicklung datengetriebener KI-Lösungen für Bundeswehr und Verteidigungsindustrie in sicherheitskritischen Umgebungen. Erfahrung in missionskritischen Anwendungsfällen im Defence-Umfeld erforderlich. Mobiles Arbeiten, Jobfahrrad-Programm und Mobilitätsbudget.
Weiterentwicklung zentraler Data Warehouse Systeme und ETL-Prozesse für Einkauf, Vertrieb und Logistik. Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung mit SQL erforderlich. 30 Tage Urlaub, 13. Gehalt.
Betreuung und Entwicklung zentraler Data Warehouse Systeme und ETL-Prozesse für ein Handelsunternehmen mit Hauptsitz in Hannover. Erste Berufserfahrung in vergleichbarer Position idealerweise erforderlich. Mobiles Arbeiten und flexible Arbeitszeiten.
Identifizierung von Potenzialen für Data-Science- und Machine-Learning-Lösungen für Kunden bei strategischen AI-Entscheidungen. Erste Berufserfahrung in der Umsetzung von ML-Lösungen im Unternehmenskontext erforderlich. Firmen-Smartphone zur privaten Nutzung, Fahrradleasing.
Aufbau und Betrieb von Sovereign AI Plattformen mit Fokus auf Datenschutz und Datenhoheit. Mindestens eine Programmiersprache und Begeisterung für CI/CD Pipelines erforderlich. Mobiles Arbeiten und flexible Arbeitszeitmodelle.
Mitgestaltung des Aufbaus und der Weiterentwicklung einer neuen technischen Lösung für das Datenqualitätsmanagement bei einer führenden deutschen Geschäftsbank. Mehrjährige Berufserfahrung im Datenmanagement oder Datenqualitätsmanagement wünschenswert. Familienfreundliche Personalpolitik, Work-Life-Angebote.
Entwicklung und Einführung moderner AI- und GenAI-Lösungen für Kunden, mit Fokus auf messbaren Geschäftswert. Mindestens 3 Jahre Erfahrung mit AI/GenAI-Lösungen im Unternehmenskontext erforderlich. Firmen-Smartphone zur privaten Nutzung, Fahrradleasing.
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Gestaltung, Entwicklung und Betrieb skalierbarer Cloud-Datenplattformen mit Infrastructure-as-Code und CI/CD-Pipelines. Mindestens drei Jahre Erfahrung im Cloud-Plattform-Engineering erforderlich. EU Remote Working, Weiterbildung an der Deloitte University.
Aufbau und Betrieb von Datenplattformen und Pipelines für KI-gestützte Transformationen. Mehrjährige Erfahrung mit Cloud-Datenplattformen (AWS, Azure, GCP, Databricks, Snowflake) und Modern Data Stack (dbt, Airflow) erforderlich. Mobiles Arbeiten, flexible Arbeitszeitmodelle.
Strukturierung, Integration und Bereitstellung geschäftskritischer Daten für Finanzdienstleister. Mehrjährige Erfahrung im Data Engineering mit Fokus auf Datenmodellierung und Cloud-Plattformen erforderlich. Aufbau skalierbarer Datenmodelle und Pipelines.
Entwicklung von DevOps-Architekturen für automatisierte Rechenzentrumsplattformen und Big Data/KI-Infrastrukturen für DAX-Unternehmen. Erste Erfahrungen mit Scripting, Linux oder Server-Technologien erforderlich. Volles Gehalt von Anfang an, inklusive Zertifizierungen.
Analyse von Datenquellen und Optimierung von Geschäftsprozessen für Deutschlands erfolgreichste Fachhandelskooperation im Elektrofachhandel. Abitur oder Realschulabschluss mit gutem Notendurchschnitt und Grundkenntnisse in SQL erforderlich. Kostenübernahme Deutschland-Ticket für Auszubildende.
Einsatz generativer KI in der Produktion, von Use Case Identifizierung bis zur technischen Umsetzung. Mehrjährige Erfahrung in (Gen)AI-Lösungen und Python erforderlich. Individuelle Qualifikationsangebote und strukturierte Karriereplanung.
Konzeption und Umsetzung anspruchsvoller Daten-, Analytics- und GenAI-Projekte für Capgemini Global Insights & Data. Langjährige Erfahrung in Daten, Analytik und GenAI erforderlich. Mobiles Arbeiten, Jobfahrrad-Programm und Mobilitätsbudget.
Entwicklung KI-gestützter Softwarelösungen für globale Kunden mit Java, Spring Boot, Docker, Kubernetes und Cloud-Technologien. Abgeschlossenes Informatik- oder MINT-Studium mit Java-Erfahrung erforderlich. Mobilitätsbudget und Jobfahrrad-Programm.
Entwurf souveräner Daten- und KI-Architekturen für On-Premise- und Cloud-Umgebungen, inklusive Lakehouse, Data Mesh und RAG. Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Konzeption und Umsetzung von Daten- und KI-Plattformen erforderlich. Mobiles Arbeiten und Jobfahrrad-Programm.
Entwicklung von Algorithmen und Dashboards für Karriere-, Benefits- und Vergütungskonzepte. Erste Berufserfahrung in Analytics oder Projektmanagement ideal. Weiterbildung an der Deloitte University.
Konzeption und Implementierung von Anbieter-unabhängigen Datenarchitekturen für KI-gestützte Transformationen. Mindestens 3 Jahre Erfahrung in Data & Analytics sowie Kenntnisse in Data Engineering (SQL, Python) erforderlich. Mobiles Arbeiten und Jobfahrrad-Programm.
Definition von Vision und Prioritäten für Data- & AI-Lösungen, inklusive Use Cases und Backlog-Pflege. Mindestens drei Jahre Erfahrung in Data- & AI-Umgebungen erforderlich. Interne und externe Trainings sowie Herstellerzertifizierungen.
Integration von KI-Komponenten wie agentischen Workflows und API Gateways in Applikationen für ein internationales IT-Unternehmen. Mindestens 3 Jahre Erfahrung in Data- & AI-Umgebungen erforderlich. Interne und externe Trainings sowie Herstellerzertifizierungen.
Gestaltung von Cloud Data Analytics Plattformen, Data Engineering und KI-Lösungen für globale Kund:innen auf Azure, AWS, Snowflake oder Google Cloud. Mindestens ein MINT-Studium oder vergleichbare Qualifikation erforderlich. Mobiles Arbeiten und Jobfahrrad-Programm.
Analyse und Bewertung von IT-Landschaften bei Netzbetreibern zur Entwicklung von Architekturkonzepten. Erfahrung im Energiesektor und Kenntnisse in Enterprise-Architektur oder Cloud-Technologien erforderlich. Mobiles Arbeiten und Jobfahrrad-Programm.
Konzeption datenbasierter Produkte und ML-Modelle für den öffentlichen Sektor, inklusive On-Premise-Deployments für LLM/GenAI-Anwendungen. Mehrjährige praxisnahe Erfahrung in Softwareentwicklung/MLOps erforderlich. Mobiles Arbeiten, flexible Arbeitszeitmodelle.
Entwicklung, Modellierung und Bereitstellung graphbasierter End-to-End-Lösungen für KI-gestützte Transformationen. Mehrjährige Entwicklungserfahrung mit Semantik und Graph-Technologien erforderlich. Mobiles Arbeiten und Jobfahrrad-Programm.
Aufbau einer zentralen Wissensplattform und KI-fähige Anbindung für erneuerbare Energien. Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung in Datenintegration und Wissensmanagement erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und mobiles Arbeiten möglich.
Leitung von End-to-End Data- & Analytics-Projekten, von Datenintegration bis zur Entscheidungsunterstützung für globalen KI-Partner. Mehrjährige Erfahrung in Data Analytics, BI oder Data Engineering erforderlich. Mobiles Arbeiten und Jobfahrrad-Programm.
Verantwortung für komplexe Kundenengagements im Data- & AI-Umfeld, Unterstützung bei der Transformation zu datengetriebenen Organisationen. Leitung internationaler Teams von bis zu 50 Personen erforderlich. Mobiles Arbeiten, Jobfahrrad-Programm und Mobilitätsbudget.
Entwicklung und Optimierung von Power BI Reporting- und Dashboardlösungen. Studium der (Wirtschafts-)Informatik oder vergleichbare Qualifikation erforderlich. Datenmodelle mit DAX und Power Query erstellen.
Beratung von Kund:innen bei der Implementierung von AI-Lösungen und Datenplattformen in der Finanz- und Logistikbranche. Erste Praxiserfahrung in BI, BA, AI und mit Visualisierungstools erforderlich. Firmen-Smartphone zur privaten Nutzung, Fahrradleasing und Sabbaticals.