Wenn du Spaß daran hast, sauberen Python-Code zu schreiben, Rohdaten aus SQL- und NoSQL-Systemen abzufragen und in containerisierten Docker-Umgebungen zu arbeiten und diese zu verwalten – dann ist das genau die richtige Rolle für dich.
Wir suchen jemanden, der über die Datenanalyse hinausgeht, der gerne Daten-Workflows entwickelt, in Systemen denkt und versteht, wie Datenmodelle das große Ganze unterstützen.
Du solltest dich mit Git wohlfühlen, gerne Workflows automatisieren und optimieren sowie produktionsreifen Python-Code schreiben – dabei an APIs, Scripting und Orchestrierung denken.
Diese Position passt ideal zu datenaffinen Technikprofis, die Probleme mit Code und nicht nur mit Tools lösen.
Erfahrung mit Docker und Git ist für diese Position ein Muss. Gesucht wird eine Person, die sich souverän in Docker-Umgebungen bewegt, routiniert mit Versionskontrollsystemen wie Git arbeitet und fundierte Python-Kenntnisse mitbringt – auch über Standardbibliotheken wie Pandas hinaus.In enger Zusammenarbeit mit unserem Senior Data Scientist bringst du Rohdaten in Form und entwickelst daraus belastbare Erkenntnisse und Zielgrößen, die unsere strategischen Geschäftsentscheidungen unterstützen.
- Sicherstellung der Datenqualität durch strukturierte Verarbeitung, Bereinigung und Validierung großer Rohdatensätze
- Durchführung explorativer Datenanalysen und Aufbau stabiler Datenpipelines aus unterschiedlichen Quellen mithilfe von SQL und Python
- Entwicklung und Automatisierung von Dashboards sowie Optimierung der Reporting-Logik für datengetriebene Entscheidungen auf Führungsebene
- Konzeption, Aufbau und Wartung einer skalierbaren, sicheren und zukunftsfähigen Dateninfrastruktur zur Unterstützung fortschrittlicher Analysen und nachhaltigem Wachstum