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Data Engineer Azure & Customer Insights (m/w/d)

🏛 Ausgeschrieben von percision services GmbH
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Wir suchen einen erfahrenen Data Engineer (m/w/d) für den Aufbau und Betrieb einer modernen, Azure-basierten Datenplattform. Die Position ist remote ausgerichtet und befristet bis Ende Juli 2027 mit Optionen auf Verlängerung.

Ihre Hauptaufgaben umfassen die Entwicklung und Verwaltung von Data-Lake- und Synapse-Pipelines nach dem RAW/SILVER/GOLD-Modell. Sie werden Datenanalysen durchführen, Transformationen umsetzen und umfassende Qualitätsmanagementsysteme etablieren. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Implementierung von Anonymisierungs-, Deduplizierungs- und Scoring-Logiken sowie der Integration externer Datenquellen und KI-Modelle. Zudem bauen und pflegen Sie das Customer Data Profile in einer modernen Customer-Insights-Lösung auf.

Wir erwarten fundierte Erfahrung im Aufbau moderner Data Platforms auf Azure, insbesondere mit Azure Data Lake Storage Gen2 und Synapse Analytics. Expertise in PySpark sowie umfassendes Wissen in Datenqualität und Datenkuratierung sind erforderlich. Besonders wichtig sind Kenntnisse in DSGVO-konformer Datenanonymisierung und die Fähigkeit, große Kunden- und Interaktionsdatenbestände im Marketing- und Kampagnenumfeld zu verarbeiten. Erfahrung mit der Integration von KI- und Machine-Learning-Modellen rundet das Anforderungsprofil ab.

Diese Position bietet die Gelegenheit, an einem zukunftsweisenden Datenprojekt mitzuwirken und moderne Cloud-Technologien in einem professionellen Umfeld einzusetzen.

Skills erklärt

Azure
Cloud-Computing-Plattform von Microsoft für Hosting, Datenverarbeitung, Speicherung und verschiedene IT-Services.
Azure Data Lake Storage Gen2
Cloud-Speicherdienst von Microsoft für große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten mit erweiterten Analysefunktionen.
Azure Synapse Analytics
Cloud-Plattform von Microsoft für Data Warehousing und Big-Data-Analyse, die SQL und Spark kombiniert.
PySpark
Ein Python-Framework zur verteilten Datenverarbeitung großer Datenmengen auf Clustern, basierend auf Apache Spark.
Datenqualität
Datenqualität beschreibt die Vollständigkeit, Genauigkeit und Konsistenz von Daten und ist entscheidend für zuverlässige Geschäftsprozesse und Analysen.
DSGVO
Datenschutz-Grundverordnung der EU; Regelwerk für den Schutz personenbezogener Daten und deren Verarbeitung.
Deduplizierung
Technik zur Speicheroptimierung, die doppelte Daten erkennt und entfernt, um Speicherplatz zu sparen.
Dynamics 365 Customer Insights
Microsoft-Tool zur Analyse und Vereinheitlichung von Kundendaten aus verschiedenen Quellen für bessere Kundenverständnis und Personalisierung.
Machine Learning
Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
KI-Integration
Einbindung von Künstlicher Intelligenz und Machine-Learning-Modellen in bestehende Systeme und Anwendungen; wird zur Automatisierung und Optimierung von Prozessen eingesetzt.

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Wie schreibt Nexus den Bewerbungstext?
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Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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