Data & AI Engineer (Remote)

Skills erklärt

Data Engineering

Data Engineering umfasst den Aufbau und die Verwaltung von Dateninfrastrukturen, Pipelines und Systemen zur Verarbeitung großer Datenmengen für Analysen und Anwendungen.

ETL/ELT

Datenverarbeitungsprozesse zum Extrahieren von Daten aus Quellen, Transformieren in das gewünschte Format und Laden in Zielsysteme (ETL) oder Laden vor der Transformation (ELT).

Data Lakes

Zentrale Speichersysteme für große Mengen unstrukturierter und strukturierter Daten; werden für Datenanalyse und Business Intelligence genutzt.

Data Warehouses

Zentrale Datenbanksysteme, die große Mengen strukturierter Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und für Analysen und Berichte bereitstellen.

Machine Learning

Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.

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.

Python

Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.

SQL

Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.

Spark

Apache Spark ist ein Framework zur verteilten Datenverarbeitung großer Datenmengen; wird verwendet um Daten schnell zu analysieren und zu transformieren.

PySpark

Ein Python-Framework zur verteilten Datenverarbeitung großer Datenmengen auf Clustern, basierend auf Apache Spark.

CI/CD

Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.

IaC

Infrastructure as Code - Verwaltung von IT-Infrastruktur durch Code und Automatisierung statt manueller Konfiguration.

APIs

Schnittstellen, die es verschiedenen Softwareanwendungen ermöglichen, miteinander zu kommunizieren und Daten auszutauschen.

Systemarchitekturen

Entwurf und Struktur von IT-Systemen, einschließlich der Anordnung von Komponenten, Schichten und deren Zusammenspiel.

Microsoft Azure

Cloud-Plattform von Microsoft für das Hosten von Anwendungen, Speicherung von Daten und IT-Infrastruktur über das Internet.

Data Factory

Azure-Service zur Orchestrierung und Automatisierung von Datenintegration und ETL-Prozessen (Datenverschiebung und -transformation).

Databricks

Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.

Delta Lake

Open-Source-Speicherformat, das strukturierte Daten mit Transaktionsfähigkeit und Versionskontrolle verwaltet und häufig in Big-Data-Umgebungen eingesetzt wird.

Unity Catalog

Datenverwaltungs-Feature in der Databricks-Plattform zur zentralisierten Kontrolle von Daten-Assets und Zugriffsrechten.

MLflow

Open-Source-Framework zur Verwaltung des Machine-Learning-Lebenszyklus, einschließlich Experiment-Tracking und Modell-Deployment.

Agentic AI

Künstliche Intelligenz-Systeme, die eigenständig Aufgaben planen und ausführen können, ohne ständige menschliche Anleitung.

LangChain

Framework zur Entwicklung von Anwendungen mit großen Sprachmodellen (LLMs), das die Integration und Verkettung verschiedener KI-Komponenten vereinfacht.

LangGraph

Framework zur Orchestrierung von Workflows mit Large Language Models, das die Verwaltung von Agenten und deren Entscheidungspfaden ermöglicht.

RAG

Technik, bei der ein KI-Modell externe Datenquellen abfragt, um seine Antworten mit aktuellen oder spezifischen Informationen zu ergänzen.

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Häufige Fragen zu Nexus

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