Data Engineer / Analyst Automotive (m/w/d)
🏛 Ausgeschrieben von FERCHAU GmbHWir suchen einen Data Engineer / Analyst Automotive (m/w/d) für unseren Standort in Stuttgart. In dieser Rolle wirst du eine Schlüsselposition in der Datenverarbeitung und -analyse einnehmen und direkt zur Optimierung zukünftiger Fahrzeugprodukte beitragen.
Deine Aufgaben umfassen die Auswertung von Fahrzeugdaten, die Durchführung von Use Cases wie Datenrecherche und Proof of Concepts sowie die Weiterentwicklung von Methoden und Tools. Du wirst Anforderungen zur Überführung von Use Cases in operative Systeme erstellen, Schnittstellen definieren und abstimmen sowie die Zusammenarbeit mit externen Datenanbietern organisieren und begleiten. Darüber hinaus arbeitest du in agilen Projekten mit und unterstützt funktionsübergreifende Workshops und Arbeitskreise.
Für diese Position bringst du ein abgeschlossenes Studium mit Schwerpunkt im Technologieumfeld mit (z. B. Data Science, Data Engineering, Artificial Intelligence, Machine Learning oder Informatik). Du verfügst über praktische Erfahrung in der Entwicklung und im Betrieb von ETL/ELT-Prozessen und Datenpipelines mit Tools wie Databricks, Azure Data Factory, Snowflake, Spark, dbt oder Apache Airflow. Gute SQL- und Git-Kenntnisse sind erforderlich. Programmiererfahrung mit Python oder Java ist wünschenswert, ebenso wie Cloud-Know-how (Azure oder vergleichbare Plattformen). Erfahrung mit Jira, Confluence und Azure DevOps sowie erste praktische Erfahrungen mit Visualisierungstools wie Power BI sind von Vorteil.
Du sprichst sehr gutes Deutsch (mindestens C1) und gutes Englisch. Die Position ist hybrid ausgerichtet und bietet dir die Möglichkeit, in einem innovativen Umfeld an zukunftsweisenden Projekten mitzuwirken.
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.
- SQL
- Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- Azure
- Cloud-Computing-Plattform von Microsoft für Hosting, Datenverarbeitung, Speicherung und verschiedene IT-Services.
- Databricks
- Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.
- Spark
- Apache Spark ist ein Framework zur verteilten Datenverarbeitung großer Datenmengen; wird verwendet um Daten schnell zu analysieren und zu transformieren.
- dbt
- Data Build Tool; Framework zur Transformation von Rohdaten in Data Warehouses mittels SQL und Versionskontrolle.
- Airflow
- Open-Source-Plattform zur Planung, Überwachung und Automatisierung von Datenverarbeitungs-Workflows.
- Power BI
- Ein Business-Intelligence-Tool von Microsoft zur Visualisierung und Analyse von Daten durch interaktive Dashboards und Berichte.
- Machine Learning
- Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
- Data Science
- Interdisziplinäres Feld, das Daten analysiert und interpretiert, um Erkenntnisse zu gewinnen und datengestützte Entscheidungen zu treffen.
- Scrum
- Agile Projektmanagement-Methode, die Arbeit in kurzen Zyklen (Sprints) organisiert und regelmäßige Abstimmungen vorsieht.
- Jira
- Projektmanagement- und Issue-Tracking-Tool von Atlassian; wird verwendet, um Aufgaben zu planen, zu verfolgen und Workflows zu organisieren.
- Confluence
- Atlassian-Softwaretool zur Erstellung, Verwaltung und gemeinsamen Bearbeitung von Dokumentationen und Wikis im Team.
- Azure DevOps
- Plattform von Microsoft für Softwareentwicklung, die Tools für Versionskontrolle, Projektmanagement, Testing und Deployment bereitstellt.
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Häufige Fragen zu Nexus
- Was ist Nexus und für wen ist es geeignet?
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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