Konzeption und Umsetzung von Datenplattformen und Pipelines für Banken und Fondsgesellschaften. Mindestens drei Jahre Data Engineering Erfahrung mit ETL-Frameworks und Hyperscaler-Kenntnissen erforderlich. Cofinpro-e-Car oder e-Roller, Kinderbetreuungszuschuss, Sabbatical-Optionen.
Konzeption und Implementierung von Data Lakes, Data Warehouses, ELT-Prozessen und MLOps in der Cloud für Kunden. Mehrjährige Data Engineering Erfahrung mit Cloud-Plattformen und MLOps Know-how erforderlich. Hoher Gestaltungsspielraum bei der Entwicklung von Datenarchitekturen.
Aufbau und Weiterentwicklung der AWS-Infrastruktur mit Terraform und Verantwortung für die Databricks-Umgebung. 5+ Jahre Erfahrung als Data Engineer mit modernen Cloud Data Stacks erforderlich. Workation innerhalb der EU, hybrides Arbeiten.
Konzeption und Implementierung von Datenplattformen und -verarbeitungsprozessen, Beratung von Kunden zur technischen Machbarkeit. Zwei Jahre Praxiserfahrung und C1 Deutschkenntnisse erforderlich. Einsatz aktueller Technologien.
Aufbau und Optimierung von Dateninfrastrukturen und MLOps-Prozessen für KI-Anwendungen in der Fertigung. Fundierte Erfahrung mit Azure Cloud-Technologien (Data Factory, Data Lake, Machine Learning) und Terraform erforderlich. Arbeit in einem Startup mit Fokus auf sichere KI-Systeme in der Produktion.
Konzeption und Implementierung skalierbarer Datenplattformen und verteilter Systeme in Cloud/On-Prem-Umgebungen. Verantwortung für Datenarchitektur oder technische Projektleitung erwartet. Fokus auf neue Technologien in AI & Data Tooling.
Entwicklung individueller, skalierbarer Datenarchitekturen für Kunden in der Beratung und Tech-Lösungen, mit Fokus auf DWH-, Lakehouse- und Cloud-Plattformen. Berufserfahrung in Data Architecture, Data Engineering oder Analytics Architecture erforderlich, Konzernumfeld-Vertrautheit von Vorteil. Betriebliche Krankenversicherung, mobiles Arbeiten und flexible Arbeitszeiten.
Aufbau solider Infrastrukturen für datengetriebene Services und KI mit Microsoft Fabric. Mehrere Jahre Berufserfahrung im Data Engineering mit Fabric/Azure erforderlich. Begleitung von Kunden von der ersten Idee bis zur Umsetzung.
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Konzeption von Datenstrecken On-Premise-Cloud und Transfer von KI-Modellen in operative Netzwerke bei Entwickler von KI-Lösungen für lokale Fertigung. Erfahrung mit komplexen Datenstrecken und ML-Modell-Trainings in Big-Data-Umgebungen (Databricks/Spark) erforderlich. EGYM Wellpass.
Entwicklung robuster Architekturen und Fundamente für datengetriebene Anwendungen bei Dienstleister für Dateninnovationen. Abgeschlossenes MINT-Studium oder vergleichbare Qualifikation erforderlich. Enge Kundenberatung und -austausch als fester Bestandteil der Rolle.
Implementierung moderner Data- und AI-Infrastrukturen, inklusive GPU-Cluster-Orchestrierung und Datenplattformen. Fundierte Kubernetes-Erfahrung im produktiven Betrieb erforderlich. Automatisierung von Pipelines für Modell-Training und Inferenz-Schnittstellen.
Architekturberatung für skalierbare Cloud-Datenplattformen bei Beratung für Finanzdienstleister. Anwendungserfahrung mit Apache Spark, Hadoop, NiFi, Databricks, Kafka erforderlich. 30+ Urlaubstage, Sabbatical- und Workation-Möglichkeiten.
Implementing and optimizing project lifecycles for data pipelines and machine learning models within distributed infrastructure at an IT solutions provider. Several years of distributed system development experience and a relevant degree required. Work with cutting-edge data pipeline and machine learning technologies on advanced platforms.
Beratung von Verwaltungen und KRITIS-Organisationen bei der Gestaltung von Daten- und Analytics-Architekturen mit disy Cadenza. Mehrjährige Erfahrung in Data Warehouse, BI, Analytics, Data Engineering oder Datenarchitektur erforderlich. Jobrad und flexible Arbeitszeiten.
Praxisnahes Kennenlernen von Datenplattformen, ETL-Pipelines und ML-Deployments. Erste Erfahrungen mit Python, Pandas und Pytorch sind von Vorteil. Agile Arbeitsweise in einem technologiebegeisterten Umfeld.
Architektur und Strategie für Daten- und KI-Projekte bei externen Kunden, inklusive Teamkoordination. Einschlägige Berufserfahrung in IT-Beratung erforderlich. Möglichkeit remote zu arbeiten, hervorragende technische Ausstattung.
Driving technical vision and architecture for data processing systems. Minimum 5 years software development and 2 years leadership experience required. Company bikeleasing, workation up to 30 days/year within EU.
Betreuung und Entwicklung unternehmensweiter BI-Landschaften bei internationalem IT-Lösungsanbieter mit 1.500 Beschäftigten. Studium in (Wirtschafts-)Informatik oder Wirtschaftswissenschaften erforderlich. 30 Tage Urlaub und JobRad-Leasing.
Implementierung von ML-Lösungen für Banken und Fondsgesellschaften. Vier Jahre KI/ML-Erfahrung erforderlich. Hybrides Cofinpro-Car oder e-Roller, Sabbatical- und Workation-Möglichkeiten.
Übersetzung von Unternehmenszielen in Daten- und KI-Strategien für technologie-agnostische Kunden. Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Daten & KI-Projekten erforderlich. Begleitung von der Vision bis zur Umsetzung mit Fokus auf zukunftsfähige Architekturen.
Konzeption und Umsetzung von End-to-End-Daten-Pipelines für AI-Use-Cases in der digitalen Transformation. Mehrjährige praktische Erfahrung im Machine Learning / Deep Learning erforderlich. Workation und Sabbaticals möglich.
Entwicklung von IoT-Lösungen für Netzbetreiber, Optimierung von Systemen für 1 Mrd. Datenpunkte pro Tag. Tiefgehendes Wissen über Software-Design-Muster und Datenmodellierung erforderlich. Zuschuss zu Büromöbeln, individuelle Arbeitszeiteinteilung, flexibles Hybridmodell.
Entwicklung und Optimierung von Systemen für LLM-Inferenz, RAG und Vector-Datenbanken bei einem globalen Transformationspartner. Mehrjährige DevSecOps/Platform-Engineering-Erfahrung mit Kubernetes, Python und IaC erforderlich. Jobfahrrad-Programm und Mobilitätsbudget.
Gestaltung von Datenvisualisierungen und Dashboards für Kundenprojekte. Sehr guter Studienabschluss in MINT, Psychologie oder VWL erforderlich. Frühzeitige Projektverantwortung in einem Management- und IT-Beratungshaus mit 500+ Mitarbeitenden.
Konzeption und Implementierung von Lösungen unter Nutzung von Generativer KI und Large Language Models für Kunden. Nachgewiesene Erfahrung in Advanced Prompt Engineering und Fine-Tuning von LLMs erforderlich. Flexible Remote-Arbeit möglich.
Bridging Dev/Ops for critical systems in complex IT landscapes at global IT services partner. Experience with Kubernetes, Docker, Terraform preferred. Work on transformative projects for digital and sustainable IT.
Entwicklung datengetriebener Anwendungen und KI-Lösungen in Kundenprojekten, von der Idee bis zum produktiven Einsatz. Hervorragende Python-Kenntnisse und Erfahrung in Microservice-Architekturen erforderlich. Finanzielle Unterstützung für Home-Office, Freiraum für Weiterbildung.
Installation und Konfiguration von Systemarchitekturen für Web-Applikationen bei einem Digitalisierungs-Dienstleister. Kenntnisse in Jenkins, Ansible, Kubernetes, Terraform oder Docker erforderlich. Betriebliche Krankenversicherung, Gesundheitsbudget für individuelle Leistungen.
Entwicklung skalierbarer Backend-Systeme für E-Commerce-Portale wie Sparwelt.de. Mehrjährige Python-Programmiererfahrung mit PostgreSQL/MySQL erforderlich. Gestaltungsfreiraum für eigene Ideen.
Entwicklung von Visualisierungen und Dashboards, Fachberatung zu Analysethemen in Kundenprojekten. Abgeschlossenes Studium in MINT, Psychologie oder VWL erforderlich. Frühzeitige Verantwortungsübernahme.