Unterstützung bei Design und Implementierung von Datenpipelines für strukturierte und unstrukturierte Daten bei IT-Dienstleister mit 850+ Mitarbeitenden. Studium der Informatik, Naturwissenschaften oder vergleichbar, oder IT-Ausbildung mit erster Berufserfahrung erforderlich. Individuelle Arbeitszeiten und hybrides Arbeiten.
Konzeption und Umsetzung der Datenplattform mit Fokus auf Databricks, inklusive Unity Catalog und Delta Lake. Langjährige Berufserfahrung im Data Engineering oder Data Science mit Python und SQL erforderlich. Arbeit im europäischen Ausland möglich, attraktive Vergütung.
Entwicklung technischer Lösungen mit Data Lake, Data Warehouse und Machine Learning für IT-Systemhaus mit 300 Kolleg:innen. Erfahrung in eigenständiger Projekterbringung und Data Engineering Implementierung erforderlich. Individuelle Karriereplanung und Herstellerzertifizierungen.
Implementierung von ETL-Pipelines und Entwicklung von Datenmodellen für IT-Systemhaus mit Fokus auf Server, Netzwerk, Security und Cloud. Erste Erfahrungen in Datenauswertung, Datenanalyse, Datenmodellierung, SQL oder Python erforderlich. Flexible Arbeitszeitgestaltung, Weiterbildung durch Bechtle Akademie.
Entwicklung von Datenplattformarchitekturen mit Data Lake, Data Warehouse und ML für IT-Kunden. Mehrjährige Erfahrung mit Microsoft Fabric und/oder Databricks erforderlich. Individuelle Karriereplanung und Herstellerzertifizierungen.
Entwicklung unternehmensweiter Wissensgraphen und Ontologien für Steuern, Recht und Finanzen. Mehrjährige Erfahrung mit Semantischen Webtechnologien (RDF, SPARQL) erforderlich. Bis zu 40 Urlaubstage, persönliches Weiterbildungsbudget.
Einsatz moderner Cloud-, Container- und DevOps-Technologien in Kundenprojekten für IT-Dienstleister mit 850+ Mitarbeitenden. Erste Berufserfahrung in Automatisierung, CI/CD oder Infrastrukturmanagement erforderlich. Individuelle Arbeitszeiten und hybrides Arbeiten.
Entwicklung KI-gestützter Lösungen mit NLP-Architekturen und RAG-Systemen für Daten- und KI-Kontrolle. Fundierte Python-Programmierung und Erfahrung mit KI-Tools, Vektordatenbanken und LLM-Frameworks erforderlich. Verantwortung für Konzeption, Design und Implementierung intelligenter Anwendungen.
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Aufbau und Betrieb von Sovereign AI Plattformen mit Fokus auf Datenschutz und Datenhoheit. Mindestens eine Programmiersprache und Begeisterung für CI/CD Pipelines erforderlich. Mobiles Arbeiten und flexible Arbeitszeitmodelle.
Erstellung von Dashboards in PowerBI, Tableau und Splunk für Siemens AG, Aufbau von Maschinendatenanbindungen und Implementierung von Python-Tools. Erste Programmiererfahrungen in C, Java oder Python sind erforderlich. Austausch und wertvolle Kontakte im inklusiven Arbeitsumfeld.
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.
Konzeption und Implementierung von SAP Datasphere- und SAC-Lösungen für Unternehmenssteuerung. Mehrjährige SAP Analytics-Erfahrung mit Fokus auf Datenmodellierung und Reporting erforderlich. Schnelle Teamintegration und klares Karrieremodell.
Designing and building integrations for industrial data fabric on cloud-native infrastructure. 5+ years people management experience required. Global mobility, real projects with strong technical peers.
Automatisierung von Build- und Deployment-Prozessen mit Git-Ops und CI/CD für Kund:innen. Mindestens 3 Jahre DevOps-Berufserfahrung in Public Cloud und Container-Technologien erforderlich. Unterstützung bei der kontinuierlichen Weiterentwicklung von komplexen Technologie-Stacks.
Erstellung von Dashboards und Reports in Microsoft Fabric und Power BI für Data- & Visual-Analytics-Projekte. Mindestens 3 Jahre Erfahrung in Data Engineering oder BI mit SQL und Python erforderlich. Workation und hybrides Arbeitsmodell.
Erstellung und Pflege interaktiver Power BI Dashboards für Siemens Mobility. Analyse und Visualisierung von Unternehmensdaten aus verschiedenen Quellen erforderlich. Mitarbeit in einem Team mit Fokus auf Datenmodellierung und KPI-Definition.
Entwicklung und Wartung von Schnittstellen (APIs) zu Drittsoftware und Cloud-Diensten für einen Hersteller von Hochleistungsmetallen. Studium der (Wirtschafts-)Informatik oder vergleichbare Qualifikation erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und Homeoffice möglich.
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.
Entwicklung in SQL, Python und Axon Ivy für Data & AI-Projekte bei IT-Dienstleister. Erste Erfahrungen in Java, Python oder SQL erforderlich. Flexible Arbeitszeiten, Betreuung praxisorientierter Abschlussarbeiten.
Aufbau und Betrieb von BigData-Plattformen auf Kubernetes-Basis mit integrierten Sicherheits- und Governance-Kontrollen. Mehrjährige Erfahrung im Platform Engineering mit Kubernetes und Everything as Code erforderlich. Teilweise mobile Arbeit und flexible Arbeitszeit.
Managing Kubernetes clusters on GCP and developing Java backends. CI/CD pipeline implementation with GitHub Actions and Terraform infrastructure as code required. Remote work, modern hardware, and state-of-the-art infrastructure.
Entwicklung von Software mit KI-Agenten, inklusive Spec-Driven Development und KI-gestütztem Testing. Produktive Arbeit mit Coding-Agenten und Generative AI erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und Dienstradleasing.
Unterstützung bei der Weiterentwicklung der Analytics-Plattform auf Basis von Databricks und Azure. Fortgeschrittene SQL- und Python-Kenntnisse erforderlich. Option für mobiles Arbeiten und flexible Arbeitszeit.
Entwicklung und Umsetzung moderner Datenlösungen für den öffentlichen Sektor, inklusive KI- und GenAI-Tools. Erfahrung mit Datenplattformen und Open-Source-Ökosystemen erforderlich. Mobiles Arbeiten und Jobfahrrad-Programm.
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.
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.
Entwicklung KI-gestützter Softwarelösungen für globale Kunden mit Java, Spring Boot, Docker, Kubernetes und Cloud-Technologien. Abgeschlossenes Informatik- oder MINT-Studium mit Java-Erfahrung erforderlich. Mobilitätsbudget und Jobfahrrad-Programm.
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.
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.
Gestaltung von Cloud Data Analytics Plattformen, Data Engineering und KI-Lösungen für globale Kund:innen auf Azure, AWS, Snowflake oder Google Cloud. Mindestens ein MINT-Studium oder vergleichbare Qualifikation erforderlich. Mobiles Arbeiten und Jobfahrrad-Programm.