Du hast Lust bei einem Greenfield-Projekt in Nürnberg einzusteigen und eine Datenlandschaft inklusive Machine Learning und Analytics „from scratch" aufzubauen? Deine Expertise wird benötigt um dieses Unternehmen innovativer zu machen.
Benefits:
- Du hast die Möglichkeit das Unternehmen bei einem hoch innovativen Projekten zu unterstützen.
- Du wirkst von Anfang an bei einem Greenfield-Projekt mit.
- Du arbeitest in einem hochmotivierten Team und führst interne und externe Stakeholder in den nächsten Step der Digitalisierung.
- Du hast die Möglichkeit zur Weiterentwicklung und damit verbundene Aufstiegschancen.
- Du arbeitest bei einem etablierten, sicheren Arbeitgeber.
- Du hast flexible Arbeitszeiten und Überstunden werden dir ausgezahlt.
- Ein Gehalt bis zu 95.000 € je nach Erfahrung.
Deine Aufgaben:
- Du erhöhst die Automatisierung, Standardisierung und Zentralisierung, indem du die Datenprozesse optimierst.
- Du evaluierst die neuesten Tools und Technologien und nimmst direkten Einfluss auf Architekturentscheidungen und DataOps-Prozesse.
- Du arbeitest mit Kollegen vom Machine Learning zusammen und entwickelst Produkte von der Konzeption über Prototyping bis zum Betrieb, Batch und Streaming.
- Du nutzt und entwickelst moderne KI-Umgebungen (z.B. Hadoop, Kubernetes, Cloud) auf denen du Daten und Datenbanken integrierst und Machine Learning Pipelines implementierst, optimierst und in den Betrieb überführst.
Dein Profil:
- Abgeschlossenes Studium in Informatik oder vergleichbaren Bereichen.
- Mindestens 2 Jahre Berufserfahrung im Data Engineering-Learning Umfeld.
- Fließend SQL und hervorragende Programmierkenntnisse in Python oder Java.
- Erfahrung in der Verarbeitung von natürlichsprachlichen Texten, idealerweise mit Technologien wie z.B. Kafka, Airflow, Nifi, Spark.
- Sicherer Umgang mit Tools & Methoden wie Docker, Kubernetes, Git oder Jenkins.
- Sehr gute Kommunikations- und Projektmanagementfähigkeiten.
- Erfahrung darin, Ergebnisse unterschiedlichen Stakeholdern zu vermitteln.
- Fließend Deutsch und Englisch.
Wenn das interessant für dich klingt und du mehr über die Rolle erfahren möchtest, bewirb dich bitte über LinkedIn oder setz dich direkt mit Eva Sassnick in Verbindung.
Auch wenn du dich zu diesem Zeitpunkt nicht aktiv umsiehst, aber an Job-Möglichkeiten interessiert bist, wenden dich gerne an mich.
