4 Data Engineer Jobs in Südtirol
- Beschaffung, Steuerung und Integration von Datenflüssen aus verschiedenen Quellen (AFAST, aber auch aus Drittquellen)
- Verwaltung und Priorisierung der verschiedenen Nutzeranfragen zur Datenintegration in die Plattform
- Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams bei der Umsetzung von Business-Anforderungen in technische Lösungen
- Überwachung und Optimierung der Performance von Datenplattformen, Gewährleistung der Einhaltung von Vorschriften und des ordnungsgemäßen Zugriffs auf Daten
- Unterstützung bei der Einführung von Cloud- und Open-Source-Technologien zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz
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Deine Aufgaben
- Entwurf, Entwicklung und Optimierung der Datenpipeline und Datenarchitektur
- Technische Beratung und Betreuung der Daten- und Analyseexperten
- Bewertung, Einführung und Betreuung neuer Tools im Bereich Data Engineering / Data Science
- Vorschläge und Begleitung bei Weiterbildungsmaßnahmen hinsichtlich Fähigkeiten, Standards und Prozessen im Bereich Data Engineering
- Kontinuierliche Weiterbildung im Bereich Machine Learning, Data Science, Computer Vision, Artificial Intelligence
- Unterstützung bei der Erstellung von Dashboards und Reports
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Dein Aufgabenbereich
- Entwicklung, Implementierung und Wartung von Datenpipelines und ETL-Prozessen
- Design und Optimierung von SQL- und NoSQL-Datenbanken
- Entwicklung skalierbarer Big-Data-Lösungen
- Integration und Verwaltung von Daten aus verschiedenen Quellen
- Zusammenarbeit mit anderen Teams zur Umsetzung datengetriebener Anforderungen
- Sicherstellung der Datenqualität und Einhaltung von Datenschutzrichtlinien
- Unterstützung bei der Implementierung und Verwaltung von Machine-Learning-Modellen in produktiven Umgebungen
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Vollzeit
Bozen, Marostica
12.03.2025
Bozen, Marostica
- Analyse der geschäftlichen Anforderungen und Umsetzung in technische Spezifikationen für Data-Integration- und Business-Intelligence-Projekte
- Design und Entwicklung der Datenarchitektur im Einklang mit den Unternehmensanforderungen
- Definition von Richtlinien und Standards für das Datenmanagement (Lineage, Qualität)
- Zusammenarbeit mit internen Teams, um die korrekte Implementierung von Lösungen und die Einhaltung von Best Practices zu gewährleisten
- Leistungsoptimierung von Datenmanagementsystemen und kontinuierliche Überwachung von Prozessen
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