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Python Data Development Expert (m/w/d)
🏛 Ausgeschrieben von percision services GmbHWir suchen einen erfahrenen Python Data Development Expert (m/w/d) für ein Projekt im Bereich Datenverarbeitung und -integration. Die Position ist remote und vor Ort möglich und läuft voraussichtlich bis Ende Juli 2027 mit Verlängerungsoption.
Ihre Aufgaben umfassen die Stabilisierung bestehender Implementierungen, die Optimierung von Daten-Pipelines sowie die Fertigstellung fehlender Features. Sie werden produktionsreife Datenverarbeitungs- und Integrationssysteme entwerfen, entwickeln und dokumentieren. Dabei liegt der Fokus auf Stabilität, Performance, Wartbarkeit und operativer Effizienz.
Sie erstellen hochwertigen, testbaren und versionskontrollierten Code nach etablierten Engineering-Standards und Best Practices. Zudem führen Sie Code-, Design- und Architektur-Reviews durch und unterstützen das Team mit technischer Expertise bei der Problemlösung in Produktionsumgebungen.
Anforderungen: - Nachgewiesene Berufserfahrung in Software- oder Backend-Engineering, idealerweise mit datenintensiven oder verteilten Systemen - Umfangreiche Expertise mit Azure Cloud Platform (Azure Data Factory, Azure Data Lake Storage, Azure Functions, Event Grid) - Mindestens 4 Jahre Erfahrung in Python-Anwendungsentwicklung für Produktionsumgebungen - Starkes Verständnis von Datenmodellierungstechniken (dimensional modeling, domain-driven design, event-driven architectures) - Erfahrung mit automatisierten Build-, Test- und Deployment-Prozessen (Git-Workflows, Azure DevOps) - Nachgewiesene Fähigkeit zur Fehlerbehebung komplexer, systemübergreifender Probleme
Vorteilhaft sind Erfahrungen mit Spark-basierten Datenverarbeitungslösungen und Databricks sowie weitere Backend-Development-Kenntnisse.
Skills erklärt
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- Azure Data Factory
- Cloud-Service von Microsoft zur Orchestrierung und Automatisierung von Datenverarbeitungsprozessen; ermöglicht das Verschieben und Transformieren von Daten zwischen verschiedenen Quellen.
- 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.
- Event Grid
- Azure-Service zur ereignisgesteuerten Verarbeitung, der Meldungen von verschiedenen Quellen empfängt und an Ziele weiterleitet.
- Backend Engineering
- Entwicklung der serverseitigen Logik und Datenverarbeitung von Anwendungen, die nicht direkt vom Nutzer sichtbar ist.
- Data pipelines
- Automatisierte Prozesse zur Erfassung, Verarbeitung, Transformation und Bereitstellung von Daten zwischen verschiedenen Systemen.
- Software Engineering
- Systematische Disziplin zur Planung, Entwicklung, Prüfung und Wartung von Softwareprodukten; umfasst Methoden, Prozesse und Best Practices der Softwareentwicklung.
- Data modeling
- Methode zur strukturierten Darstellung und Organisation von Daten in Datenbanken oder Informationssystemen, um Beziehungen und Abhängigkeiten abzubilden.
- Azure DevOps
- Plattform von Microsoft für Softwareentwicklung, die Tools für Versionskontrolle, Projektmanagement, Testing und Deployment bereitstellt.
- Spark
- Apache Spark ist ein Framework zur verteilten Datenverarbeitung großer Datenmengen; wird verwendet um Daten schnell zu analysieren und zu transformieren.
- Databricks
- Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.
- SQL
- Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
- Cloud Security
- Sicherheitsmaßnahmen und -praktiken zum Schutz von Daten, Anwendungen und Infrastruktur in Cloud-Umgebungen.
- IAM
- Identity and Access Management – Verwaltung von Benutzeridentitäten und deren Zugriffsberechtigung auf IT-Systeme.
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Häufige Fragen zu Nexus
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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