Führe unsere Kunden in die Zukunft, indem du aus ihren Daten innovative und optimierte Geschäftsmodelle entwickelst.
In unserem Data & AI Network vereinen wir umfassendes strategisches, digitales und technologisches Fachwissen, um Unternehmen auf ein neues Innovations- und Leistungsniveau zu heben. Wir arbeiten branchenübergreifend, sodass du täglich Neues lernen und deine Karriere erheblich voranbringen kannst.
Der frühestmögliche Starttermin für diese Rolle ist Anfang 2026.
Das erwartet dich
* Führe mit Expertise und Vision: Setze dein tiefes Fachwissen und deine langjährige Berufserfahrung ein, um mit den Datenplattformen der Zukunft die Basis für datengetriebene Unternehmen zu schaffen.
* Leite Teams und fördere Synergien: Als erfahrene Führungskraft leitest du interdisziplinäre Teams, identifizierst Datenquellen, entwickelst komplexe Datenmodelle und implementierst produktive Datenpipelines sowohl in der Cloud als auch On-Premise.
* Berate auf höchstem Niveau: In enger Zusammenarbeit mit den Entscheidungsträgern auf Kundenseite stellst du sicher, dass End-to-End-Datenpipelines erfolgreich implementiert werden und als wesentliche Grundlage für die Industrialisierung von Künstlicher Intelligenz dienen. Nutze deine umfangreiche Berufserfahrung, um maßgeblich zur Transformation unserer Kunden beizutragen und innovative Lösungen zu entwickeln.
Darauf freuen wir uns
* Abgeschlossenes Masterstudium oder ein abgeschlossener PhD im IT-Bereich, bevorzugt mit Schwerpunkt Data Engineering, Informatik, IT oder Software Engineering.
* Mindestens zwei Jahre Berufserfahrung in einem einschlägigen Bereich.
* Fortgeschrittene Kenntnisse in diesen Bereichen setzen wir voraus: Software Engineering (z.B.: Python, Scala, Java), Version Control System (z.B.: Git), Datenmanipulation (z.B.: SQL, R, Spark), On-premise & Cloud Data Warehouse/Data Integration (z.B.: Talend, Microsoft Data Factory/SSIS, Azure Synapse, Telegraf), On-premise & Cloud-SQL-Datenbanken (z.B.: MS SQL Server, Oracle, Postgres).
* Folgende Kenntnisse in einem oder mehreren dieser Bereiche sind wünschenswert: Continuous Integration & Delivery (z.B.: Unit Testing, Jenkins, Release Management), Cloud Architekturen (z.B.: AWS, Azure, GCP – Zertifizierungen erwünscht), On-premise & Cloud Big Data /In-Memory-Datenbanken (z.B.: Snowflake, Cloudera), On-premise & Cloud NoSQL Datenbanken (z.B.: MongoDB, InfluxDB), Web APIs (z.B.: Rest, Soap).
* Projektbezogene Mobilität, Kommunikationsstärke auf Deutsch und Englisch sowie eine hohe Kundenorientierung.
(Jr.) Statistiker, Mathematiker, Data Scientist Teilzeit 25h und Vollzeit (m/w/d)
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