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.
Entwicklung skalierbarer Data & AI Lösungen für mittelständische Unternehmen, mit Fokus auf Microsoft Dynamics. Leidenschaft für Daten und KI erforderlich. Flexibles Arbeiten, laufende Weiterentwicklung.
Designing CI/CD pipelines for aerospace software, automating builds and deployments. Cloud and on-premise infrastructure management with Terraform or Kubernetes required. Career accelerator program, diverse workforce.
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.
Entwicklung und Wartung von Softwaremodulen für Embedded-, Backend- oder Cloud-Systeme mit C/C++, Java, Python oder Go. Erfahrung als Softwarearchitekt für Embedded- und Industriesysteme erforderlich. Bis zu 75 % der Arbeitszeit remote, hybrides Arbeiten.
Planung und Betreuung von Automatisierungs- und SCADA-Systemen für Biotech- und Pharmaproduktionsanlagen. Leidenschaft für Automation und Offenheit für neue Konzepte erforderlich. Mitbestimmung und Raum für kreative Ideen.
Datenverarbeitung, -speicherung und -transport für elektronische Anlagen, Automation und Robotik. Allgemeine Hochschulreife oder Fachhochschulreife erforderlich. 30 Tage Urlaub und Weihnachts-/Urlaubsgeld.
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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.
Gestaltung von IT-Lösungen in der AU-Cloud, Implementierung und Betrieb von Infrastrukturen für IT-Systemhaus mit 275 Mitarbeitern. Abgeschlossene IT-Ausbildung oder Studium erforderlich. Firmenwagen auch zur Privatnutzung, flexible Arbeitszeiten.
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.