Dieses Projekt ist abgelaufen (seit 06.10.2026).
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Big Data Engineer (m/w/d)
🏛 Ausgeschrieben von FERCHAU GmbHWir suchen einen erfahrenen Big Data Engineer zur Weiterentwicklung und zum Betrieb einer modernen, Cloud-basierten Datenintegrationsplattform. In dieser Rolle werden Sie zentral an der Gestaltung unserer Datenarchitektur beteiligt und tragen maßgeblich zur Implementierung innovativer Datenlösungen bei.
Ihre Aufgaben umfassen die Konzeption und Implementierung von ETL- und Transformationspipelines, die Integration verschiedener Quellsysteme sowie die Überführung in ein einheitliches Datenmodell. Sie werden bestehende Systeme refaktorieren, Standards etablieren und sicherstellen, dass Datenverarbeitungsprozesse stabil, skalierbar und performant laufen.
Ein besonderer Fokus liegt auf der Entwicklung und dem Produktivbetrieb von Machine-Learning- und Computer-Vision-Modellen. Sie werden ML-Modelle in produktive Backend-Systeme integrieren, MLOps- und Deployment-Prozesse aufbauen sowie KI-Services kontinuierlich überwachen und verbessern. Darüber hinaus unterstützen Sie Fachbereiche bei Auswertungen und Visualisierungen.
Wir erwarten mehrjährige praktische Erfahrung in Data Engineering, Machine Learning oder KI-Entwicklung. Sehr gute Python-Kenntnisse sind essentiell. Sie sollten fundierte Erfahrung mit Machine-Learning-Modellen, idealerweise auch im Bereich Computer Vision, sowie gute Kenntnisse in modernen ETL-Frameworks und Datenarchitekturen mitbringen. Erfahrung mit Cloud-Plattformen (vorzugsweise Microsoft Azure) und produktiven ML-Systemen ist erforderlich.
Zusätzlich sollten Sie CI/CD, Versionskontrolle und Softwareentwicklungsprinzipien beherrschen sowie APIs und Backend-Systeme integrieren können. Kenntnisse in Power BI, Monitoring-Tools oder Authentifizierungslösungen sind von Vorteil. Eine strukturierte, eigenverantwortliche Arbeitsweise und die Fähigkeit, komplexe technische Sachverhalte verständlich zu kommunizieren, sind wichtig. Erfahrung in der Zusammenarbeit mit technischen und fachlichen Stakeholdern rundet Ihr Profil ab.
Der Arbeitsort ist Hamburg mit Vor-Ort-Präsenz.
Skills erklärt
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- Machine Learning
- Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
- Data Engineering
- Data Engineering umfasst den Aufbau und die Verwaltung von Dateninfrastrukturen, Pipelines und Systemen zur Verarbeitung großer Datenmengen für Analysen und Anwendungen.
- Databricks
- Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.
- Microsoft Azure
- Cloud-Plattform von Microsoft für das Hosten von Anwendungen, Speicherung von Daten und IT-Infrastruktur über das Internet.
- ETL
- Prozess zum Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen in Zieldatenbanken oder Data Warehouses.
- MLOps
- Praktiken und Tools zur Verwaltung von Machine-Learning-Modellen in Produktion, ähnlich wie DevOps für klassische Software – umfasst Training, Deployment, Monitoring und Wartung von KI-Systemen.
- CI/CD
- Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
- Computer Vision
- Technologie zur automatischen Analyse und Interpretation von Bildern und Videos durch Algorithmen. Wird für Qualitätskontrolle, Objekterkennung und Automatisierung eingesetzt.
- OCR
- Optische Zeichenerkennung; Technologie zur automatischen Umwandlung von gescannten Bildern oder Dokumenten in bearbeitbare Textdaten.
- Power BI
- Ein Business-Intelligence-Tool von Microsoft zur Visualisierung und Analyse von Daten durch interaktive Dashboards und Berichte.
- API-Integration
- Verbindung von Softwaresystemen über standardisierte Schnittstellen zum Datenaustausch.
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Häufige Fragen zu Nexus
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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