24 Big Data Jobs

Entwicklung, Betrieb und Optimierung von Datenpipelines mit Azure Databricks. 3-5 Jahre Erfahrung in Data Engineering, SQL und Python sind erforderlich. Attraktives Gehaltspaket und flexible Arbeitsmodelle werden geboten.

Entwicklung, Betrieb und Optimierung von Datenpipelines, Integration von SAP- und Non-SAP-Daten, Konzeption von Datenmodellen. Fundierte SQL-Kenntnisse und Erfahrung in Data Engineering sind erforderlich. Attraktive Konditionen und flexible Arbeitszeiten werden geboten.

Daten analysieren, ELT/ETL-Flows modellieren und Daten in Big-Data-Umgebungen laden. Erfahrung in Datenmodellierung und Apache Hadoop ist erforderlich. Nutzung von State-of-the-Art-Technologien.

Entwickle aussagekräftige Analysen aus Rohdaten, bereite sie zielgruppengerecht auf und liefere Entscheidungsgrundlagen. Mindestens drei Jahre Berufserfahrung in der Datenanalyse sind erforderlich. Du erhältst vielfältige Weiterentwicklungsmöglichkeiten in einem wachsenden Konzern.

Analyse großer Datensätze, Erstellung von Data Pipelines für ML, Optimierung von Recommendation Engines mit GCP. Erfahrung mit Google Cloud Platform (GCP) erforderlich. Weiterbildungsmöglichkeiten.

Digitale Prozessoptimierung und Product Lifecycle Management für Halbleiterprodukte. Python-Programmierkenntnisse erforderlich. Möglichkeit zur Weiterentwicklung in einem internationalen Team.

Entwicklung von Algorithmen für effiziente Inferenz, Systemarchitektur-Definition und Datenpipeline-Entwicklung. Erforderlich ist ein Bachelor-Studium in einem technischen Feld. Bietet die Möglichkeit zur Mitarbeit an Dekarbonisierungs- und Digitalisierungslösungen.

Beratung von Top-Kund:innen in IT-Projekten wie KI, ERP, Digitalisierung. Studium der Wirtschaftsinformatik, Informatik oder IT Management erforderlich. Möglichkeit zum Berufseinstieg.

Entwicklung von Zielarchitekturen, Integrationsmustern und skalierbaren Cloud-Umgebungen in Azure, AWS oder GCP. Mehrjährige Berufserfahrung in Architekturrollen (Cloud, AI, Data) ist erforderlich. Bietet HomeOffice und flexible Arbeitszeiten.

Entwicklung von Data Management Lifecycle-Lösungen, Entwurf von Software-Architekturen. Mindestens 7 Jahre Berufserfahrung im Software Engineering, idealerweise agil. Kenntnisse in Java Spring Boot, Python, Angular/React, Containertechnologien und Git. Flexible Arbeitszeiten, 60% Teleworking, Weiterbildung.

Programmierung von Anpassungen und Changes für ERP, PPS, BDE, CRM, BI. Fundierte Kenntnisse in Java, C#, .net, HTML5, JavaScript. Mehrjährige Berufserfahrung in der Softwareentwicklung. Möglichkeit zur Arbeit im Home-Office.