Junior AI & Data Engineer

Skills erklärt

Python

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

SQL

Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.

PySpark

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

REST APIs

Schnittstellen zur Datenübertragung zwischen Softwaresystemen, die auf HTTP-Protokoll und standardisierten Webmethoden basieren.

Azure Databricks

Cloud-Plattform von Microsoft für Datenanalyse und Machine Learning; wird zur Verarbeitung großer Datenmengen und Erstellung von Datenmodellen eingesetzt.

Azure Data Factory

Cloud-Service von Microsoft zur Orchestrierung und Automatisierung von Datenverarbeitungsprozessen; ermöglicht das Verschieben und Transformieren von Daten zwischen verschiedenen Quellen.

Azure AI Foundry

Microsoft-Plattform zur Entwicklung, Bereitstellung und Verwaltung von KI-Modellen und -Anwendungen in der Azure-Cloud.

Azure Functions

Serverlose Compute-Plattform von Microsoft, mit der man Code-Funktionen ausführt, ohne Server selbst verwalten zu müssen; wird für ereignisgesteuerte Aufgaben und automatisierte Prozesse eingesetzt.

Azure DevOps

Plattform von Microsoft für Softwareentwicklung, die Tools für Versionskontrolle, Projektmanagement, Testing und Deployment bereitstellt.

Machine Learning

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

Generative AI

Künstliche-Intelligenz-Technologie, die neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Code basierend auf Trainingsmuster erzeugen kann.

Large Language Models (LLMs)

LLMs sind trainierte neuronale Netzwerke, die große Mengen an Textdaten verarbeitet haben und zur Textgenerierung, Analyse und Beantwortung von Fragen eingesetzt werden.

Embeddings

Mathematische Darstellung von Wörtern, Bildern oder anderen Daten als Vektoren; ermöglicht es Maschinen, Bedeutungen und Ähnlichkeiten zwischen Inhalten zu verstehen.

Vector Databases

Speichersysteme für hochdimensionale Vektoren; ermöglichen schnelle Ähnlichkeitssuchen und werden in KI- und Sucheanwendungen verwendet.

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

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

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.

Data modeling

Methode zur strukturierten Darstellung und Organisation von Daten in Datenbanken oder Informationssystemen, um Beziehungen und Abhängigkeiten abzubilden.

Analytics

Analyse von Daten zur Gewinnung von Erkenntnissen über Prozesse, Nutzerverhalten oder Geschäftsergebnisse.

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.

AI Governance

Rahmenwerk und Richtlinien zur Steuerung, Überwachung und Kontrolle von Künstlicher Intelligenz in Organisationen bezüglich Ethik, Sicherheit und Compliance.

Responsible AI

Ansatz zur Entwicklung und Nutzung von Künstlicher Intelligenz unter Berücksichtigung von Ethik, Transparenz, Fairness und gesellschaftlicher Verantwortung.

CI/CD

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

Cloud Security

Sicherheitsmaßnahmen und -praktiken zum Schutz von Daten, Anwendungen und Infrastruktur in Cloud-Umgebungen.

Identity Management

Verwaltungssystem zur Kontrolle von Benutzeridentitäten, Zugriffsrechten und Authentifizierung in IT-Systemen und Netzwerken.

API Security

Sicherheitsmaßnahmen und -praktiken zum Schutz von Schnittstellen vor unbefugtem Zugriff und Missbrauch.

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 pipelines

Automatisierte Prozesse zur Erfassung, Verarbeitung, Transformation und Bereitstellung von Daten zwischen verschiedenen Systemen.

Data Lake

Ein zentrales Speichersystem, das große Mengen an Rohdaten in verschiedenen Formaten sammelt und speichert, um sie später für Analysen und Auswertungen zu nutzen.

Lakehouse

Datenarchitektur-Konzept, das Merkmale von Data Lakes und Data Warehouses kombiniert für flexible und strukturierte Datenverarbeitung.

Data Warehouse

Zentrales Datenspeichersystem, das große Mengen strukturierter Daten aus verschiedenen Quellen sammelt und für Analysen bereitstellt.

AI Agents

Autonome Softwareprogramme, die mit ihrer Umgebung interagieren und eigenständig Aufgaben basierend auf Zielen ausführen.

Als IT-Freelancer automatisch auf Projekte wie dieses bewerben

Nexus ist die KI-gestützte Plattform für IT-Freelancer, die täglich neue Projektausschreibungen analysiert und passgenaue Bewerbungstexte generiert – vollautomatisch, in Sekunden. Kein manuelles Schreiben mehr: Nexus liest die Ausschreibung, erkennt die gefragten Skills und erstellt einen individuellen Bewerbungstext, den du per Klick versendest.

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Häufige Fragen zu Nexus

Was ist Nexus und für wen ist es geeignet?

Nexus richtet sich an selbstständige IT-Freelancer, die regelmäßig auf Projektausschreibungen antworten. Die Plattform automatisiert den gesamten Bewerbungsprozess – von der Analyse der Ausschreibung bis zum Versand der Bewerbung.

Wie schreibt Nexus den Bewerbungstext?

Nexus analysiert die Projektbeschreibung mit Claude (Anthropic) und gleicht die Anforderungen mit deinem hinterlegten Profil ab. Der generierte Text ist individuell, professionell und direkt versendbar – du kannst ihn vor dem Absenden noch anpassen.

Welche Projektplattformen werden unterstützt?

Nexus erhält Projekte direkt von Projektanbietern aus dem DACH-Raum – neue Ausschreibungen erscheinen automatisch in deiner Pipeline, ohne dass du Plattformen manuell durchsuchen musst.

Kostet Nexus etwas?

Der Einstieg ist dauerhaft kostenlos. Für professionelle Nutzung mit erweiterten Funktionen gibt es kostenpflichtige Pläne – ohne versteckte Kosten oder automatische Verlängerung.

Passende Freelancer

Profile die zu den Skills dieses Projekts passen

• Enterprise Architect | AI Platform Strategist | Technology Consultant100 €/h

  Enterprise Architect und AI Platform Strategist mit über 25 Jahren Erfahrung in der Entwicklung, Architektur und Skalierung komplexer Softwareplattformen sowie der Integration moderner AI-Technologien in Enterprise-Umgebungen.

  Enterprise ArchitectureSolution ArchitectureTechnical LeadershipLarge Language Models (LLMs)
• Senior Backend Developer68 €/h

  20+ Jahre Java, 15+ Jahre PHP, 10+ Jahre Frontend – Senior Fullstack-Entwickler mit umfassender Expertise in modernen Web- und Cloud-Technologien.

  BackendCloudAI IntegrationPHP
• Senior AI Automation Engineer60 €/h

  AI Automation Engineer mit Fokus auf agentische Workflows, LLM-Integration, Fullstack-Entwicklung und intelligente Prozessautomatisierung.

  Claude CodeLLMMCPAgentic AI
• Senior Software Developer
  JavaPythonJavaScriptTypeScript
• IT-Freelancer / Generalist
  SoftwareentwicklungSystemanalyseProjektmanagementIT-Beratung