Spannende Herausforderungen

Wer sich kontinuierlich verbessert, meistert auch anspruchsvollste Aufgaben. Deswegen geben wir Ihnen nicht einfach nur die Tools für den Erfolg von heute an die Hand – sondern vermitteln das nötige Wissen für den Erfolg von morgen.

Je flacher die Hierarchie, desto steiler die Möglichkeiten: Bei GOD finden Sie genau den Spielraum, den Sie brauchen, um wirklich über sich hinauszuwachsen.

Ihre Aufgaben:

  • Unterstützung und enge Zusammenarbeit mit Data Scientists bei der Verarbeitung von Daten und ETL
  • Entwicklung und Betreuung von Datenflussprozessen in ETL und Anwendung von Machine Learning-Modellen
  • Konzeption und Umsetzung komplexer System-Architekturen sowie Daten-Infrastrukturen und -Architekturen
  • Automatisiertes Bereitstellen von Data Science Umgebungen auf Multi-Cloud Plattformen
  • Gestalten und Optimieren der CI/CD Lösungen auf Multi-Cloud Plattformen
  • Implementieren von Datapipelines Workflows (z.B. mit RDBMS, NoSQL, Hadoop, Kafka), Data Ingest und Data Processing
  • Umsetzen innovativer Lösungen zur Datenverarbeitung auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz

Ihr Profil:

  • Abgeschlossenes Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik oder eine vergleichbare Ausbildung im IT-Bereich mit mehrjähriger Erfahrung in der Praxis
  • Erfahrung in der Arbeit als Data Engineer oder im Bereich der Softwareentwicklung
  • Sicherer Umgang mit SQL und relationalen Datenbanken
  • Umfangreiche Kenntnisse in der Entwicklung von Daten-Pipelines (ETL-/ELT) und den dazugehörigen Workflows 
  • Grundkenntnisse über Technologien aus mindestens drei der folgenden Gebiete: NoSQL (z.B. Elasticsearch, MongoDB, Cassandra), Message Queues (z.B. Kafka, RabbitMQ) und Big Data (z.B. Hadoop, MapReduce, Spark, HBase)
  • Praktische Erfahrung mit Cloud Lösungen wie AWS, Azure oder Google Cloud sowie mit automatisierten Deployments in der Cloud
  • Idealerweise praktische Erfahrung mit Linux und Skriptsprachen (mindestens Python und Bash)
  • Praktische Erfahrung mit CI/CD Tools (z.B. Jenkins, GitLab CI, Travis CI, Atlassian Stack, Git, etc.) insbesondere im Bereich der ETL-Automatisierung
  • Kenntnisse über Technologien im Bereich Datenanalyse, Visual Analytics, Machine Learning, Text Mining und Suche sind von Vorteil
  • Starke analytische und konzeptionelle Fähigkeiten
  • Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit, selbstständige und strukturierte Arbeitsweise
  • Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse