AI Softwareengineer (m/w/d)

Hays Mülheim, Germany

Posted 1 day ago Temporary Competitive

Aufgaben

Entwurf, Entwicklung und Optimierung skalierbarer Datenarchitekturen sowie moderner Data-Pipelines auf Basis von Python, Databricks und Apache Spark
Konzeption und Umsetzung von Datenmodellen für analytische und operative Anwendungsfälle in einem komplexen Unternehmensumfeld
Planung und Durchführung von Datenmigrationen zwischen verschiedenen Datenbanksystemen und Plattformen
Entwicklung, Wartung und Optimierung von ETL-/ELT-Prozessen zur Verarbeitung großer Datenmengen
Sicherstellung einer hohen Datenqualität sowie Implementierung von Quality Gates und Monitoring-Konzepten
Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists, Analytics-Teams und Fachbereichen zur Bereitstellung hochwertiger Datenprodukte
Erstellung technischer Konzepte und Architekturartefakte für die squadübergreifende Nutzung
Bewertung und Einführung neuer Technologien und Methoden im Bereich Data Engineering
Aktive Teilnahme an Workshops, Teamrunden und Abstimmungen vor Ort mit relevanten Stakeholdern

Profil

Fundierte Erfahrung als Data Engineer mit Schwerpunkt auf Python, Databricks und Spark/PySpark
Fundierte Kenntnisse in Datenmodellierung und Datenmigration sowie m it relationalen Datenbanksystemen (RDBMS)
Sehr gute SQL-Kenntnisse sowie Erfahrung im Umgang mit großen Datenlandschaften
Praktische Erfahrung mit Alembic zur Steuerung und Verwaltung von Datenbankmigrationen vom Vorteil
Kenntnisse in Azure-basierten Datenplattformen, insbesondere Databricks und angrenzenden Cloud-Technologien
Verständnis moderner Data-Engineering-Konzepte, Datenarchitekturen und Best Practices
Strukturierte und konzeptionelle Arbeitsweise mit hoher Eigenverantwortung
Studium mit informationstechnischem Schwerpunkt oder vergleichbare Berufserfahrung im Data-Engineering-Umfeld
Bereitschaft zur regelmäßigen Zusammenarbeit und Teilnahme an Workshops und Teamterminen vor OrtErfahrung mit mindestens einer Programmiersprache, bevorzugt Python, Typescript
Erfahrung in Datenbankentwicklung und Datenmodellierung, idealerweise mit Databricks/Spark und AzureSQL
Konzeptionelle Kenntnisse über Daten und Analysen, z. B. Dimensionsmodellierung, ETL, Berichterstattungstools, Data Governance, Data Warehousing, strukturierte und unstrukturierte Daten