57 Sport Data Jobs

Konzeption, Umsetzung und Pflege von Geschäftsrollen und Berechtigungen in SAP, Active Directory und Fachanwendungen. Mehrjährige Erfahrung mit Rollen- und Berechtigungskonzepten sowie ServiceNow, SAP und Active Directory ist erforderlich. Bietet Aus- und Weiterbildung sowie mobiles Arbeiten.

Verarbeitung und Analyse von Terabytes an Werbedaten mit Spark und AWS. Design und Entwicklung skalierbarer Datenpipelines und APIs in Python. Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Data Engineering und AWS. Möglichkeit zur Mitgestaltung des Arbeitsalltags.

Datenanalyse und Reporting aus SAP sowie die Entwicklung von Kennzahlen und Dashboards. Sehr gute SAP-Kenntnisse sind erforderlich. Flexible Arbeitsmodelle mit Homeoffice werden geboten.

Entwicklung, Bereitstellung und Optimierung von Machine Learning Modellen. Mindestens 3 Jahre Erfahrung in Data Science, vorzugsweise in der Sportwettenbranche. Python-Kenntnisse inkl. ML-Bibliotheken. Möglichkeit zur Nutzung von State-of-the-Art Technologien.

Betreuung von SQL-Servern und PC-Systemen (WINDOWS, LINUX, SQL). Erstellung, Test und Wartung von Programmen, Webapplikationen und DB-Systemen. Mehrjährige Berufserfahrung im Datenmanagement und Programmierkenntnisse (SQL, PHP, Python, R). Spannende Karriere- und Entwicklungsmöglichkeiten.

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.

Analyse und Optimierung von Databricks-Lösungen, Entwicklung neuer AI-Lösungen. Sehr gute Kenntnisse in Python, Spark und Databricks. Hohe technische Gestaltungsfreiheit in einem modernen AI- und Databricks-Umfeld.

Planung, Betrieb und Entwicklung von IT-Infrastrukturen mit Fokus auf Netzwerke, Linux und Virtualisierung. Fundierte Kenntnisse in Netzwerktechnologien, Linux und Virtualisierung sind erforderlich. Aktive Einbindung in IT- und Datenprojekte.

Entwicklung von Data-Plattform-Strategien und Leitung von Data- & AI-Transformationsprogrammen. Erfahrung mit Microsoft Fabric, Azure oder Databricks ist erforderlich. Bietet flexible Arbeitsmodelle und Weiterentwicklungsmöglichkeiten.

Führung eines Teams, Sicherstellung der KI-Governance und Steuerung von Digitalisierungsinitiativen in Analytics, Automation und AI/ML. Mehrjährige IT-Erfahrung mit Führungserfahrung ist erforderlich. Ein Hauptvorteil ist die Entwicklung von branchenführenden Automobiltechnologien.

Entwicklung und Betrieb von Schnittstellen für Data Warehouse und BI-Reporting. Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Datenintegration und SQL. Möglichkeit zur Weiterentwicklung von Power BI-Berichten.

Aufbau einer modernen DWH-, BI- und AI-Plattform mit Azure und Databricks. Entwicklung eines Corporate Data Models. Weiterentwicklung von Power BI. Mehrjährige Erfahrung mit Data Warehouse, BI und Reporting, idealerweise mit Power BI. Gestaltungsspielraum beim Aufbau der Datenplattform.