17 Data Engineer Jobs

Gestalte die Zukunft der Datenintegration mit Lobster_Data., Nutze Kenntnisse in SQL und NoSQL zur effizienten Gestaltung von Datenprozessen in der Google Cloud Platform., Arbeiten an der Optimierung der Datenflüsse und Sicherstellung einer erstklassigen Datenqualität., Entwicklung technischer Lösungen in agilen Teams zur Verbesserung der Logistikprozesse., Standardisierung bestehender Prozesse und kontinuierliche Verbesserung deren Robustheit., Einbringen eigener Ideen in einem agilen Umfeld mit hoher Eigenverantwortung.

Verantwortung für die Bereitstellung, Beratung und Betreuung von webbasierten Cloud-Diensten im HIFIS-Umfeld, Administration und Weiterentwicklung der Plattformen im Linux-Umfeld, Entwicklung von Konzepten und Planung der Umgebung für eine Microservice-orientierte Bereitstellung von Diensten, Unterstützung bei der Verwaltung und Modernisierung der vorhandenen Cloud-Umgebung, Verwaltung der Anbindung der Cloud-Dienste an zentrale und föderierte Authentisierungsdienste, Erstellung eigenständiger Lösungskonzepte für komplexe Anforderungen

Verwendung von Workflow Orchestration zur Aufzeichnung von Messdaten des technischen Gebäudebetriebs, Entwicklung und Wartung von Python-Tools mit Web- oder Excel-Frontend für Technisches Monitoring, Unterstützung des Teams der technischen Betriebsoptimierung bei Datenaufbereitung und -auswertung

Konzeption, Modellierung, Realisierung und Weiterentwicklung der Data-Warehouse-Lösungen, Neuentwicklung, Weiterentwicklung und Pflege des Data Warehouse mittels SQL (in dbt-core), Optimierung der täglichen DWH-Beladungen hinsichtlich Stabilität und Geschwindigkeit, Integration neuer Datenprodukte in Zusammenarbeit mit Stakeholdern in die vorhandene Data-Warehouse-Landschaft, Bereitstellung von Ergebnissen über das Business-Intelligence-Frontend in Form von Datasets

Harmonisierung und Weiterentwicklung der IT-Struktur in Zusammenarbeit mit IT-Fachbereichen, Harmonisieren unterschiedlicher Quellsysteme zum Aufbau eines weltweiten DKHs und Betreuung bestehender Prozesse, Entwicklung von ETL-Strecken für strukturierte und unstrukturierte Daten in Python und SQL, Einbindung von Frontendlösungen wie Power BI, Power Apps und Python Dashboards in unsere Prozesse, Inhaltliche Diskussion mit Stakeholder:innen zur Feststellung des Business-Needs unserer Gesellschaft

Entwicklung neuer Features / Apps für Kunden, Analyse von Daten und Konzeption von Datenströmen, Entwicklung von Lösungen zur Schaffung eines echten Mehrwerts aus Daten, Optimierung von Datenflüssen und Sicherstellung der Datenqualität und -konsistenz, Verantwortung über alle Phasen des Projekts von der Anforderungsanalyse bis zur Produktionsüberwachung, Integration von Big Data (ETL/ELT, Streaming, Realtime, Pipelines, Workflows) on-premise oder in der Cloud, Datenmodellierung (Data Warehouse, Datenbanken, Data Vault und Metadaten), Mitwirkung in der unternehmensweiten Analytics-Community, Flexibler Projekteinsatz nach Kundenbedürfnissen und Projektsituation, einschließlich hybrides Arbeiten und Einsatz vor Ort

Konzipieren, Entwickeln und Betreiben von hoch performanten Datenpipelines auf der Google Cloud, Bauen und Betreiben von Tools und APIs zur Bereitstellung von Daten für Kolleg*innen und Online-Shops, Designen von performanten, sicheren und effizienten Machine Learning und GenAI Services, Erforschen neuer Technologien zur Verbesserung von Lösungen und Systemen

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

Konzipieren und Erstellen neuer Lösungen für ETL-Verarbeitungen mit IBM Infosphere Datastage, Sicherstellen des laufenden Betriebs der bestehenden Datenintegrationen, Arbeiten an der Konzeption und technischen Umsetzung sowie der strategischen Weiterentwicklung des Bereichs, Offenheit für neue Themenstellungen und Herausforderungen

Proaktive Steuerung und Planung von strategischen Datenprojekten, Entwicklung von Lösungen in Data Management, Business Intelligence, Data Analytics und Künstlicher Intelligenz, Stakeholder-Management auf verschiedenen Ebenen, Entwicklung und Umsetzung einer Change-Management-Strategie, Frühzeitige Risikoanalyse und Entwicklung von Maßnahmen zur Risikominimierung, Koordination mit externen Partner:innen und Dienstleister:innen, Kontinuierliche Optimierung interner Prozesse und Strukturen, Motivation und Mentoring des Projektteams

Create and implement processes to extract, cleanse, and consolidate data from diverse sources ensuring it is ready for analysis., Analyze large and complex data sets to extract valuable insights that inform key business decisions and enhance overall strategy., Present business recommendations derived from your analysis and effectively communicate findings in a clear and accessible way to relevant stakeholders., Identify upcoming analytical needs and translate them into actionable tracking requirements to support and optimize the company’s planning processes and commercial strategies., Deliver data-driven dashboards while developing key performance indicators (KPIs) to monitor and improve business performance., Uncover critical insights and effectively communicate them to stakeholders., Apply advanced analytic methodologies, utilize visualization tools, support the creation of analysis, KPIs and dashboards or write customized reports.

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

Verstehen mathematischer Methoden zur Datenverarbeitung und Datenfusion und Implementierung in Python, Effiziente und speicheroptimierte Big Data Verarbeitung in Microsoft Azure umsetzen, Optimierung der Datenverarbeitung unter Berücksichtigung automobil-spezifischer Kartendaten, Recherchieren von Normen und Verarbeiten von Daten in Indizes nach Normdefinition, Analyse bestehender Datenpipelines und Identifizierung von Optimierungspotenzialen, Entwicklung von Testszenarien zur Validierung der Datenintegrität und der Verarbeitungsalgorithmen, Visualisierung von Datenanalysen zur klaren und verständlichen Darstellung von Erkenntnissen, Integration externer Datenquellen und Sicherstellung deren effizienter Verarbeitung, Dokumentation aller Implementierungen und Entwicklung von Best Practices für die Datenverarbeitung, Kooperation mit anderen Teams zur Klärung von Anforderungen und Entwicklung von Lösungen, Analyse von Performance-Metriken und Anpassung der Infrastruktur

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