Darum lohnt es sich
Aufgabengebiet Aufbau und Optimierung skalierbarer ETL/ELT-Strecken für massive Datenmengen Implementierung von Machine Learning Operations (MLOps) Workflows Design von Datenarchitekturen für Echtzeit-Analysen und KI-Modelle Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists zur Operationalisierung von Algorithmen Überwachung und Sicherstellung der Datenintegrität innerhalb der Cloud-Infrastruktur Evaluierung neuer Technologien im Bereich künstliche Intelligenz und Data Engineering Anforderungsprofil Deutschkenntnisse auf C1/C2 Niveau und Englisch auf B2 Niveau Abgeschlossenes Studium der Informatik, Mathematik oder eine vergleichbare Qualifikation Mehrjährige Erfahrung in der Datenmodellierung und mit SQL/NoSQL-Datenbanken Fundierte Kenntnisse in Python sowie Frameworks wie PySpark oder Kafka Praktische Erfahrung mit Cloud-Plattformen und Container-Technologien Grundverständnis für neuronale Netze und statistische Modellierung Vergütungspaket Budget für individuelle Fortbildungen und Zertifizierungen im Bereich KI Modernes Office mit Blick auf die Alster und modernster Hardware-Ausstattung Flexible Arbeitszeitmodelle und großzügige Home-Office-Regelungen HVV-ProfiTicket für den gesamten Hamburger Verkehrsraum Regelmäßige Teamevents und Hackath Intro Pionierarbeit an der Schnittstelle von Big Data und Machine Learning Direkter Einfluss auf die strategische Ausrichtung Firmenprofil Ein führendes Hamburger E-Commerce-Powerhouse, das Logistikketten durch prädiktive Analysen revolutioniert.
