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Data Engineer / Data Scientist (Big Data & Analytics)
🏛 Ausgeschrieben von iPAXX AGWir 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.
- Hive
- Apache-Datenbank-System für die Verarbeitung großer Datenmengen in Hadoop-Clustern mittels SQL-ähnlicher Abfragen.
- 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.
- Zeitreihenanalyse
- Statistische Methode zur Analyse von Daten, die über einen Zeitraum hinweg gesammelt wurden, um Muster, Trends und Prognosen zu erkennen.
- Textanalyse
- Computergestützte Verarbeitung und Auswertung von Textdaten, um Informationen, Sentimente oder Muster zu extrahieren.
- 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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