Weiterentwicklung zentraler Data Warehouse Systeme und ETL-Prozesse für Einkauf, Vertrieb und Logistik. Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung mit SQL erforderlich. 30 Tage Urlaub, 13. Gehalt.
Entwicklung von Prognosemodellen für Energiepreise und -mengen in Python, Bereitstellung in Azure Cloud. Mehrjährige Erfahrung als Data Scientist erforderlich. Eigenverantwortung und praxisnahe Lösungen.
Betreuung und Entwicklung zentraler Data Warehouse Systeme und ETL-Prozesse für ein Handelsunternehmen mit Hauptsitz in Hannover. Erste Berufserfahrung in vergleichbarer Position idealerweise erforderlich. Mobiles Arbeiten und flexible Arbeitszeiten.
Analyse und Aufbereitung von Web- und Kampagnendaten mit Google Analytics und Tag Manager. Erste Berührungspunkte mit Web-Analytics-Tools von Vorteil. Unterstützung beim Aufbau von Dashboard-Landschaften in Looker Studio.
Entwicklung interaktiver Power-BI-Dashboards und Reports für eine führende deutsche Geschäftsbank. Erste Berührungspunkte mit Power BI oder SQL von Vorteil. Mitgestaltung von Weiterentwicklungsmöglichkeiten im Team.
Entwicklung datengetriebener KI-Lösungen für Bundeswehr und Verteidigungsindustrie in sicherheitskritischen Umgebungen. Erfahrung in missionskritischen Anwendungsfällen im Defence-Umfeld erforderlich. Mobiles Arbeiten, Jobfahrrad-Programm und Mobilitätsbudget.
Entwicklung und Optimierung von Datenpipelines für datengetriebene Lösungen in der Energiewirtschaft. Laufendes Studium in Informatik, Data Science oder verwandtem Bereich mit ersten Datenbank- und Cloud-Erfahrungen erforderlich. Zusammenarbeit mit erfahrenen Data und Cloud Engineers.
Erstellung von Dashboards und Reports mit Tableau zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen. Nachgewiesene HR-Reporting-Erfahrung erforderlich. Urlaubs- und Weihnachtsgeld, 30 Urlaubstage.
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Designing CI/CD pipelines for ML models on cloud platforms. Several years of MLOps experience with Python and Docker required. Mobile working, part-time models, and sabbaticals.
Mitgestaltung des Aufbaus und der Weiterentwicklung einer neuen technischen Lösung für das Datenqualitätsmanagement bei einer führenden deutschen Geschäftsbank. Mehrjährige Berufserfahrung im Datenmanagement oder Datenqualitätsmanagement wünschenswert. Familienfreundliche Personalpolitik, Work-Life-Angebote.
Identifizierung von Potenzialen für Data-Science- und Machine-Learning-Lösungen für Kunden bei strategischen AI-Entscheidungen. Erste Berufserfahrung in der Umsetzung von ML-Lösungen im Unternehmenskontext erforderlich. Firmen-Smartphone zur privaten Nutzung, Fahrradleasing.
Entwicklung von Algorithmen und Dashboards für Karriere-, Benefits- und Vergütungskonzepte. Erste Berufserfahrung in Analytics oder Projektmanagement ideal. Weiterbildung an der Deloitte University.
Analyse von Datenquellen und Optimierung von Geschäftsprozessen für Deutschlands erfolgreichste Fachhandelskooperation im Elektrofachhandel. Abitur oder Realschulabschluss mit gutem Notendurchschnitt und Grundkenntnisse in SQL erforderlich. Kostenübernahme Deutschland-Ticket für Auszubildende.
Leitung von End-to-End Data- & Analytics-Projekten, von Datenintegration bis zur Entscheidungsunterstützung für globalen KI-Partner. Mehrjährige Erfahrung in Data Analytics, BI oder Data Engineering erforderlich. Mobiles Arbeiten und Jobfahrrad-Programm.
Aufbau und Betrieb von Datenplattformen und Pipelines für KI-gestützte Transformationen. Mehrjährige Erfahrung mit Cloud-Datenplattformen (AWS, Azure, GCP, Databricks, Snowflake) und Modern Data Stack (dbt, Airflow) erforderlich. Mobiles Arbeiten, flexible Arbeitszeitmodelle.
Einsatz generativer KI in der Produktion, von Use Case Identifizierung bis zur technischen Umsetzung. Mehrjährige Erfahrung in (Gen)AI-Lösungen und Python erforderlich. Individuelle Qualifikationsangebote und strukturierte Karriereplanung.
Entwicklung und Optimierung von Power BI Reporting- und Dashboardlösungen. Studium der (Wirtschafts-)Informatik oder vergleichbare Qualifikation erforderlich. Datenmodelle mit DAX und Power Query erstellen.
Konzeption und Implementierung von Anbieter-unabhängigen Datenarchitekturen für KI-gestützte Transformationen. Mindestens 3 Jahre Erfahrung in Data & Analytics sowie Kenntnisse in Data Engineering (SQL, Python) erforderlich. Mobiles Arbeiten und Jobfahrrad-Programm.
Strukturierung, Integration und Bereitstellung geschäftskritischer Daten für Finanzdienstleister. Mehrjährige Erfahrung im Data Engineering mit Fokus auf Datenmodellierung und Cloud-Plattformen erforderlich. Aufbau skalierbarer Datenmodelle und Pipelines.
Gestaltung, Entwicklung und Betrieb skalierbarer Cloud-Datenplattformen mit Infrastructure-as-Code und CI/CD-Pipelines. Mindestens drei Jahre Erfahrung im Cloud-Plattform-Engineering erforderlich. EU Remote Working, Weiterbildung an der Deloitte University.
Frühes Erkennen von Zahlungsausfällen und Bewerten von Mahnstrategien im Forderungsmanagement. Master-Studium (idealerweise IT) oder vergleichbar erforderlich. Kenntnisse in BI-Technologien und Data Marts/Cubes/Reporting.
Weiterentwicklung der Risiko-Reporting- und Steuerungslogik für den Energiehandel. Abgeschlossenes Masterstudium in Wirtschaftswissenschaften, Mathematik oder Ingenieurwesen erforderlich. Fokus auf M2M, VaR und Volatilitätsmessung mit Python und ETRM-Systemen.
Konzeption und Umsetzung anspruchsvoller Daten-, Analytics- und GenAI-Projekte für Capgemini Global Insights & Data. Langjährige Erfahrung in Daten, Analytik und GenAI erforderlich. Mobiles Arbeiten, Jobfahrrad-Programm und Mobilitätsbudget.
Optimierung der digitalen Präsenz und Self-Service-Angebote für einen Bildungsanbieter mit über 1.000 Standorten. Mindestens 2-3 Jahre Erfahrung als Business Analyst erforderlich. 13 Monatsgehälter und 30 Tage Urlaub.
Beratung von Kund:innen bei der Implementierung von AI-Lösungen und Datenplattformen in der Finanz- und Logistikbranche. Erste Praxiserfahrung in BI, BA, AI und mit Visualisierungstools erforderlich. Firmen-Smartphone zur privaten Nutzung, Fahrradleasing und Sabbaticals.
Entwurf souveräner Daten- und KI-Architekturen für On-Premise- und Cloud-Umgebungen, inklusive Lakehouse, Data Mesh und RAG. Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Konzeption und Umsetzung von Daten- und KI-Plattformen erforderlich. Mobiles Arbeiten und Jobfahrrad-Programm.
Definition von Vision und Prioritäten für Data- & AI-Lösungen, inklusive Use Cases und Backlog-Pflege. Mindestens drei Jahre Erfahrung in Data- & AI-Umgebungen erforderlich. Interne und externe Trainings sowie Herstellerzertifizierungen.
Verantwortung für komplexe Kundenengagements im Data- & AI-Umfeld, Unterstützung bei der Transformation zu datengetriebenen Organisationen. Leitung internationaler Teams von bis zu 50 Personen erforderlich. Mobiles Arbeiten, Jobfahrrad-Programm und Mobilitätsbudget.
Aufbau einer zentralen Wissensplattform und KI-fähige Anbindung für erneuerbare Energien. Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung in Datenintegration und Wissensmanagement erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und mobiles Arbeiten möglich.
Entwicklung, Modellierung und Bereitstellung graphbasierter End-to-End-Lösungen für KI-gestützte Transformationen. Mehrjährige Entwicklungserfahrung mit Semantik und Graph-Technologien erforderlich. Mobiles Arbeiten und Jobfahrrad-Programm.