5 Data Engineer Jobs Remote

Design, develop, and deploy scalable applications using Python 3, FastAPI or Flask, Handle (near) real-time big data environments, Design, implement, and manage ETL processes, Implement caching services like Redis, Develop and manage data pipelines using Airflow, Provide guidance and mentorship to junior developers, Collaborate with architects and other developers, Write clean, efficient, and well-documented code, Containerize applications using Docker, Create and manage infrastructure using Helm Charts and Terraform, Deploy and manage applications on AWS cloud platforms, Create data visualizations using Plotly, Implement CI/CD pipelines using GitHub, Troubleshoot and resolve application issues

Weiterentwicklung, Betrieb sowie Datenaufbereitung und -analyse von Systemen zur Erfassung und Verarbeitung von Daten im Gesundheitswesen, Entwicklung, (automatisiertes) Testen / Qualitätssicherung sowie Deployment als Teil eines DevOp Teams, technisches Lösungsdesign für die fachliche und technische Weiterentwicklung in Zusammenarbeit mit dem/der Product Owner*in, Systemmonitoring und Fehlerbehebung in der Anwendung

Automate investment and community processes, Enhance data democratization and governance for the investment and community team, Develop and expand existing data pipelines within the data processing system including AI copilot and data visualization, Tackle non-trivial tasks alongside modern infrastructure development, Learn from the Head of Engineering by working side-by-side with him

Konzeptionierung, Entwicklung und Implementierung von Tools zur intelligenten Steuerung grüner Wärme, Durchführung komplexer Datenanalysen und Modellierungsaufgaben zur Unterstützung der Produktentwicklung, Analyse und Interpretation von Energiedaten auf allen Ebenen: Von Zeitreihen der Datenerfassung bis zur Auswertung für strategische Entscheidungen, Aufbereitung, Analyse und Visualisierung von Kundendaten

Build and maintain data processing pipelines and storage, Ensure high performance and cost-efficiency when training and executing machine learning models, Support in automating manual processes, Support in maintaining high data quality

Ganzheitliche und eigenständige Entwicklung und Shipment von KI-Modellen zum Kunden mit unserer bestehenden Datenpipeline sowie Verbesserung und Erweiterung bestehender Modelle, Aufnahme von Daten, Unterstützung bei Annotations-Prozessen, Weiterentwicklung der Daten und Trainings-Pipelines sowie unseres Data-Workspaces, Entwurf von KI-Algorithmen (Architekturen, Trainingsverfahren, etc.), Hyperparameteroptimierung sowie Messung und Durchführung Performance-steigernder Maßnahmen, Softwareseitige Implementierung von KI-Algorithmen in Python mit PyTorch, Entwicklung von Schnittstellen und Integration der Algorithmen in High-Performance-Applikationen, Management und Pflege von Cloud-Trainingsumgebung und Data-Pipeline (Microsoft Azure), Technologie-Scouting und aktive Mitgestaltung von Technologieentscheidungen, Arbeit in autonomen Scrum Teams in flachen Hierarchien mit viel Raum um mitzugestalten, Zusammenarbeit in agilen Prozessen mit Kolleg:innen sowie nationalen und internationalen Partner:innen und Kund:innen, Reisebereitschaft zu Kunden und Lust auf Entwicklungen im Team vor Ort

Collaborate closely with project managers, applied scientists and machine learning engineers, as well as medical technical assistants in the labs of our clinical partners, Improve and scale the data pipelines connecting clinical partners with the big-data SaaS platform, Clean and curate clinical datasets, Use Jupyter for analytics and discovery, Maintain platform services using DevOps skills, Extract structured data from text using machine learning and heuristics, Perform code reviews, ensuring maintainability, reliability and scalability

Create and optimise machine learning models in Python to address practical business challenges, ensuring high performance and accuracy, Architect, implement, and manage robust data analysis pipelines to efficiently process and analyze large datasets, enhancing data accessibility and usability, Engage in impactful projects such as time series analysis for demand forecasting, building recommendation systems, and customer behavior analytics to drive actionable insights and business value, Propose and implement innovative ideas for new use cases in collaboration with cross-functional teams, fostering creativity and driving advancements in AI applications

Sammlung und Organisation der technischen und agronomischen Daten unserer Feldsysteme (remote, secure VPN), Pflege und Konfiguration von IOT-Datenbanken und Data Lakes, Erstellung von Datenanalysetool für technische und agronomische Versuche, Eigenständige Durchführung von Routine- und Spezialanalysen (Statistik, Agrar, Marketing, Technik), Visualisierung von Daten, Fachliche Unterstützung der angegliederten Abteilungen