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AI Data Engineer im Bereich Wissensmanagement Bots
Wir suchen einen erfahrenen AI Data Engineer für den Bereich Wissensmanagement Bots. Die Position bietet eine 100%ige Auslastung mit flexibler Remote-Arbeit und nur 2-3 Tagen pro Quartal vor Ort.
Ihre Hauptaufgaben umfassen die Entwicklung und Optimierung skalierbarer Datenmodelle für Big Data sowie den Aufbau und die Pflege von Datenbanken und Data-Warehouses, insbesondere mit PostgreSQL. Sie stellen die Performance und Skalierbarkeit von Datenarchitekturen für mehrere tausend parallele Nutzer sicher und entwickeln robuste ETL-/ELT-Pipelines mit Fokus auf Skalierbarkeit und Fehlerisolierung.
Zu Ihren Verantwortlichkeiten gehört das Design moderner Data-Lake- und Data-Warehouse-Architekturen mit verschiedenen Schichten sowie die Entwicklung von ETL-/ELT-Strecken mit Tools wie Airflow, dbt, Kafka oder Spark. Sie gewährleisten die Datenqualität durch Schema-Validierung, automatisierte Tests und Monitoring und konzipieren Batch- und Near-Real-Time-Pipelines.
Wir erwarten mehrjährige Erfahrung in der Datenmodellierung und im Aufbau skalierbarer Datenarchitekturen, sehr gute SQL-Kenntnisse und fundierte PostgreSQL-Erfahrung inklusive Performance-Tuning. Mehrjährige Python-Erfahrung im Data-Engineering-Umfeld mit Bibliotheken wie Pandas oder PySpark ist erforderlich, ebenso wie Erfahrung in der Entwicklung robuster ETL-/ELT-Pipelines und der Sicherstellung von Datenqualität in produktiven Umgebungen.
Kenntnisse in Observability-Tools wie Prometheus, Grafana oder OpenTelemetry runden Ihr Profil ab. Diese Position bietet die Möglichkeit, an innovativen KI-Projekten zu arbeiten und moderne Data-Engineering-Praktiken zu etablieren.
Skills erklärt
- Postgresql
- Relationale Datenbank, die strukturierte Daten speichert und mit SQL-Abfragen verwaltet wird.
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- Big Data
- Technologien und Methoden zur Verarbeitung, Speicherung und Analyse von sehr großen und komplexen Datenmengen.
- SQL
- Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
- Airflow
- Open-Source-Plattform zur Planung, Überwachung und Automatisierung von Datenverarbeitungs-Workflows.
- dbt
- Data Build Tool; Framework zur Transformation von Rohdaten in Data Warehouses mittels SQL und Versionskontrolle.
- Kafka
- Verteilte Streaming-Plattform zur Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit zwischen verschiedenen Systemen.
- Spark
- Apache Spark ist ein Framework zur verteilten Datenverarbeitung großer Datenmengen; wird verwendet um Daten schnell zu analysieren und zu transformieren.
- Data Engineering
- Data Engineering umfasst den Aufbau und die Verwaltung von Dateninfrastrukturen, Pipelines und Systemen zur Verarbeitung großer Datenmengen für Analysen und Anwendungen.
- Pandas
- Python-Bibliothek zur Datenanalyse und -manipulation, die Datenstrukturen wie DataFrames für tabellarische Daten bereitstellt.
- PySpark
- Ein Python-Framework zur verteilten Datenverarbeitung großer Datenmengen auf Clustern, basierend auf Apache Spark.
- Data Quality
- Bewertung und Verbesserung der Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz von Daten; wird in Datenmanagement und Business Intelligence eingesetzt.
- Observability
- Fähigkeit, den Zustand und das Verhalten von IT-Systemen durch Metriken, Logs und Traces zu überwachen und zu verstehen.
- Cloud-Technologien
- Bereitstellung von IT-Ressourcen wie Rechenleistung, Speicher oder Software über das Internet statt auf lokalen Systemen.
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Häufige Fragen zu Nexus
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- Senior Backend Developer68 €/h
20+ Jahre Java, 15+ Jahre PHP, 10+ Jahre Frontend – Senior Fullstack-Entwickler mit umfassender Expertise in modernen Web- und Cloud-Technologien.
AI Automation Engineer mit Fokus auf agentische Workflows, LLM-Integration, Fullstack-Entwicklung und intelligente Prozessautomatisierung.
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Ø 122 €/h (für diese Skills)
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