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Data Engineer / Data Scientist (Big Data & Analytics)

🏛 Ausgeschrieben von iPAXX AG
Contracting⏱ bis Ende Juni📍 Remote 🏢 0% vor Ort 🚀 Start: April 🎓 Medior 🏭 Telekommunikation 🌐 Deutsch

Wir suchen einen erfahrenen Data Engineer oder Data Scientist zur Verstärkung unseres Teams. Sie werden an der Entwicklung und Optimierung einer modernen Analytics-Plattform mitwirken und arbeiten dabei mit aktuellen Technologien und Frameworks.

Ihre Aufgaben umfassen die Entwicklung von Big Data ETL-Pipelines unter Verwendung von Open-Source-Frameworks wie Hadoop, Hive, Spark und Python. Sie entwickeln neue Funktionalitäten für unsere Analytics-Plattform, darunter Analytics-Module, User-Feedback-Systeme und Model-Training-Prozesse. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Erstellung von SQL- und PL/SQL-Ladeläufen sowie deren Speicherung in Oracle-Datenbanken.

Darüber hinaus arbeiten Sie an der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen zur Anomalieerkennung in Zeitreihen und granularen Daten, erstellen Entscheidungsmodelle und entwickeln kausale Modelle für die automatisierte Ursachenanalyse. Sie implementieren Textanalyse-Komponenten zur Generierung von Anomalie-Erklärungen und erstellen entsprechende Dashboards mit Tableau. Abgerundet wird Ihre Tätigkeit durch die Implementierung von Monitoring-Funktionen und die Erstellung von Dokumentationen.

Wir erwarten Erfahrung in Data Science und Data Engineering, fundierte SQL- und PL/SQL-Kenntnisse sowie idealerweise Erfahrung in der Telekommunikationsbranche. Die Position ist remote ausgerichtet und startet im April mit einer Laufzeit bis Ende Juni und darüber hinaus.

Skills erklärt

Hadoop
Open-Source-Framework für verteilte Verarbeitung großer Datenmengen auf Clustern von Computern.
Python
Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
Spark
Apache Spark ist ein Framework zur verteilten Datenverarbeitung großer Datenmengen; wird verwendet um Daten schnell zu analysieren und zu transformieren.
SQL
Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
PL/SQL
Programmiersprache von Oracle, die SQL mit Programmierlogik erweitert und zur Entwicklung von Datenbankprozeduren und -funktionen eingesetzt wird.
Oracle
Großes relationales Datenbanksystem für die Verwaltung großer Datenmengen in Unternehmen; wird für komplexe Geschäftsanwendungen und Datenspeicherung eingesetzt.
Machine Learning
Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
Anomalieerkennung
Verfahren zur automatischen Identifikation von ungewöhnlichen oder abweichenden Mustern in Daten, etwa zur Betrugserkennung oder Fehlerdiagnose.
Tableau
Ein Business-Intelligence- und Datenvisualisierungs-Tool; wird zur Erstellung von interaktiven Dashboards und Berichten aus großen Datenmengen verwendet.
ETL
Prozess zum Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen in Zieldatenbanken oder Data Warehouses.
Data Science
Interdisziplinäres Feld, das Daten analysiert und interpretiert, um Erkenntnisse zu gewinnen und datengestützte Entscheidungen zu treffen.
Data Engineering
Data Engineering umfasst den Aufbau und die Verwaltung von Dateninfrastrukturen, Pipelines und Systemen zur Verarbeitung großer Datenmengen für Analysen und Anwendungen.

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