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Data & AnalyticsAbgelaufen

Senior PostgreSQL-Datenbankexperte (m/w/d)

PostgreSQL PostgreSQL-Administration PostgreSQL-Optimierung Linux Docker Python SQL SQLAlchemy Migrationstools Monitoring Backup/Restore VectorDB pgvector Pinecone Weaviate LLMs User Management Supabase KI

Contracting⏱ 3 Monate++ 🏢 0% vor Ort 🎓 Senior 🌐 Deutsch

Wir suchen einen erfahrenen Senior PostgreSQL-Datenbankexperten zur Konzeption, Optimierung und Weiterentwicklung einer modernen Datenbankumgebung. Sie werden an der Gestaltung einer hochautomatisierten, skalierbaren und leistungsstarken Datenbankplattform mitwirken, die fortgeschrittene Analyse- und KI-Anwendungsfälle unterstützt.

Ihre Aufgaben umfassen praktische Entwicklungsarbeit auf Hands-on-Basis, Architekturberatung, Performanceoptimierung sowie die Integration von Automatisierung und KI-Technologien. Sie werden an der Implementierung von Vektordatenbanken und deren Integration in KI-Workflows arbeiten.

Geforderte Kompetenzen: - Tiefgreifende PostgreSQL-Administration und Optimierung - Sichere Beherrschung von Linux, Docker und Skripting (Python) - Expertise in Automatisierungstechniken (SQL/SQLAlchemy) - Praktische Erfahrung mit Migrationstools, Monitoring sowie Backup- und Restore-Verfahren - Nachgewiesene Erfahrung mit Vektordatenbanken (z. B. pgvector, Pinecone, Weaviate) - Kenntnisse in KI-bezogenen Datenbankprojekten und LLM-Integration - Erfahrung in der Implementierung von User-Management-Systemen für Datenbanken

Vorteilhaft sind Erfahrungen mit Supabase oder vergleichbaren Cloud-Datenbankumgebungen sowie zusätzliche KI-Expertise.

Das Projekt ist auf freiberuflicher Basis ausgeschrieben und kann remote sowie vor Ort durchgeführt werden. Der Einsatz beginnt zeitnah und ist auf mindestens drei Monate ausgelegt. Interessierte Kandidaten werden gebeten, ein aussagekräftiges Profil mit Stundensatzvorstellung einzureichen.

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Skills erklärt

Postgresql: Relationale Datenbank, die strukturierte Daten speichert und mit SQL-Abfragen verwaltet wird.
Linux: Freies Betriebssystem, das als Basis für Server, Desktops und eingebettete Systeme verwendet wird.
Docker: Software-Plattform zur Containerisierung, die Anwendungen mit ihren Abhängigkeiten in isolierten Umgebungen verpackt.
Python: Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
SQL: Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
Monitoring: Kontinuierliche Überwachung von Systemen, Anwendungen oder Prozessen zur Erfassung von Leistungsdaten und Erkennung von Problemen.
Backup/Restore: Prozesse zum Erstellen von Datensicherungen und zum Wiederherstellen von Daten im Fehlerfall oder nach Datenverlust.
PGVector: PostgreSQL-Erweiterung zur Speicherung und Abfrage von Vektoren (numerische Darstellungen von Daten); wird für Machine-Learning- und KI-Anwendungen mit Vektorsuche verwendet.
Weaviate: Open-Source-Vektordatenbank für die Speicherung und Abfrage von Vektoren und semantischen Daten, oft für KI-Anwendungen genutzt.
LLMs: Large Language Models – künstliche neuronale Netze für Sprachverarbeitung; werden eingesetzt für Textgenerierung, Analyse und Dialogsysteme.
User Management: Verwaltung von Benutzerkonten, Zugriffsrechten und Authentifizierung in IT-Systemen. Wird eingesetzt, um Sicherheit zu gewährleisten und Zugriffe auf Ressourcen zu kontrollieren.
KI: Künstliche Intelligenz; Technologie, die Computersystemen ermöglicht, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern.

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