Software Engineer* für Datenprojekte
你的创建数据基础与数据运输服务和 KI-Einsatz. 你的软件专业知识确保这些建筑物符合客户最高质量标准和要求。在眼前，你的工作已经开始在代码之前。复杂技术内容：在工坊，会议和客户会上进行理解并使你积极参与。未来的建筑设计：对复杂分析和数据驱动服务的坚实的基础构建。在云层中更高水平的数据平台，在场地或混合体实现，建立现代建筑模式。技术的发展和开发，并将其与其他技术相关的需求相结合。我们的项目中使用了以下技术：· SQL, Python, Java · Relationale und NoSQL-Datenbanken · Spring,API, Flask ·数据，火花，卡夫卡，空气流动，dbt,BigQuery 或雪 · AWS,GCP,Azure ·Docker,Kubernetes 要求：软件工程的基础知识：你已经完成了学习在一个相对较好的研究领域以及至少两年职业经验在软件开发中。在以上技术中的多项方面，你将带来丰富的知识。
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Was du bei uns bewegen kannst
Datenfundamente mit Software-Exzellenz schaffen: In cross-funktionalen Projektteams hilfst du unseren Kunden, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen. Ihr schafft die Basis für datengetriebene Services und KI-Einsatz. Mit deiner Software-Expertise stellst du sicher, dass diese Architekturen höchsten Qualitätsstandards und den Anforderungen der Kunden entsprechen.
Auf Augenhöhe beraten: Dein Job beginnt schon vor dem Code. Du begleitest deine Kunden partnerschaftlich von der ersten Idee über die technische Machbarkeitsanalyse bis zur Umsetzung. Komplexe technische Inhalte vermittelst du auch nicht-technischen Ansprechpartner:innen verständlich und bringst dich aktiv in Workshops, Präsentationen und Kundenmeetings ein.
Zukunftsfähige Architekturen designen: Du schaffst das robuste Fundament für komplexe Analysen und data-driven Services. Um hochskalierbare Datenplattformen in der Cloud, on premises oder hybrid zu realisieren, setzt du auf moderne Architektur-Paradigmen.
End-to-End Engineering leben: Clean Code, automatisierte Testing-Verfahren (CI/CD) sowie ein hoher Anspruch an Governance und Sicherheit sind für dich eine Selbstverständlichkeit. Mit bewährten Methoden der klassischen Software-Entwicklung sorgst du dafür, dass komplexe Daten-Pipelines und ML-Modelle nicht nur entwickelt, sondern nahtlos in bestehende IT-Systeme und den Produktivbetrieb integriert werden.
Wissen teilen & gemeinsam wachsen: Für dich lebt echte Teamarbeit vom gegenseitigen Austausch. Du bringst Best Practices aus dem Software Engineering ins Data-Team ein und vertiefst gleichzeitig dein eigenes Data- & AI-Wissen, um gemeinsam technologische Herausforderungen zu meistern.
In unseren Projekten verwenden wir häufig folgende Technologien:
- Python, SQL, Java
- Relationale und NoSQL-Datenbanken
- Spring, FastAPI, Flask
- Databricks, Spark, Kafka, Airflow, dbt, BigQuery oder Snowflake
- AWS, GCP, Azure
- Docker, Kubernetes
Requirements
Wer gut zu uns passen würde
Starkes Fundament im Software Engineering: Du hast ein abgeschlossenes Studium im MINT-Bereich oder in einem vergleichbaren Studienfach sowie mindestens zwei Jahre Berufserfahrung in der Software-Entwicklung. In mehreren der oben genannten Technologien bringst du erweiterte Kenntnisse mit.
Dein Weg in Richtung Data & AI: Erste Erfahrungen in Data Engineering oder ML-Projekten hast du bereits gesammelt – jetzt suchst du die Möglichkeit, dich in diesem Bereich gezielt weiterzuentwickeln. Dich motiviert es, dein 'Engineering Mindset' voll einzubringen und aus Data-Prototypen robuste Software-Produkte zu formen.
Architektur im Fokus: Du tauchst gern tief in Systemarchitekturen ein. Mit Cloud-Plattformen (AWS, GCP oder Azure) sowie dem Container-Umfeld (Docker, Kubernetes) arbeitest du routiniert und möchtest diese Expertise im Data-Kontext gezielt ausbauen.
Gespür fürs Wesentliche: Dank deiner Empathie baust du schnell vertrauensvolle Beziehungen zu unseren Kunden auf. Du erkennst, worauf es im Projektkontext und bei der Zusammenarbeit wirklich ankommt. Es fällt dir leicht zu priorisieren und die richtige Balance zwischen Pragmatismus und Perfektionismus zu finden.
Sprachkompetenz: Sehr gute Deutschkenntnisse (mind. C1) sowie gute Englischkenntnisse runden dein Profil ab.
Originally posted on Himalayas