Senior Data Engineer (w/m/d) Digital Services

Job-Beschreibung

Job ID: 180360
Ort: Erlangen
Organisation: Digital Industries
Art der Anstellung: Permanent / Full-time

Wissen für die Welt von morgen.

Wir entwickeln Netzwerke, die unsere Städte schlauer mit Licht und Wärme versorgen. Und unterstützen die NASA bei der Erkundung des Weltalls. Dafür und für viele weitere Zukunftsprojekte brauchen wir kluge Köpfe, die mit Können, Kreativität und Engagement dabei sind. Menschen wie Sie! Erfahrene Forscher und mutige Grenzenerweiterer, echte Spezialisten und clevere Dingen-auf-den-Grund-Geher. Kurz: Helfen Sie uns dabei, die spannendsten Herausforderungen gemeinsam anzugehen und umzusetzen, worauf es ankommt. Was wir Ihnen bieten ist die Chance, wirklich etwas zu bewegen. Also worauf warten? Machen Sie mit uns den nächsten Schritt in Ihrer Karriere.

Verändern Sie mit uns die Welt von morgen.

Lust die Digitalisierung der Industrie live mitzugestalten? Dann komm zum Data Lab des Customer Services der Digital Industries! Wir sehen in Big Data und Künstlicher Intelligenz Dinge, die andere nicht sehen: Lösungen, Potentiale und Visionen für die Services von morgen! Für die Entwicklung brauchen wir deshalb kreative Köpfe mit Pioniergeist, die innovative Projekte anstoßen und ungewöhnliche Lösungswege aufzeigen. 
  • In deiner neuen Rolle bist du Teil eines interdisziplinären Teams aus Datenwissenschaftlern und Softwareingenieuren und gestaltest die Entwicklung und Produktisierung KI-getriebener Services im industriellen Umfeld mit
  • Du bist hauptverantwortlich für die Konzeption, Aufbau und Betrieb einer modernen Big Data Architektur sowie für die Optimierung bzw. das Re-Design von bestehenden Big Data Landschaften
  • Du prägst die Schnittstelle zwischen Data Science, ML-Operations und industriellen IT/OT Datenquellen maßgeblich mit
  • Die Integration multipler, heterogener IT/OT Datenquellen und Technologien entlang industrieller Wertschöpfungsketten sowie die Konzeption und Entwicklung dazugehöriger generischer Datenmodelle gehören zu deinen Herausforderungen
  • Du entwickelst in Projekten Pipelines zur Verarbeitung und Analyse (Datenaufbereitung, -Aggregation, -Bereinigung) von großen sowie kleinen (semi-) strukturierten/unstrukturierten Datenmengen
  • Du hältst dich selbst auf dem Laufenden was neue Technologien und Frameworks im Big Data Bereich angeht (z.B. Konferenzen, Symposien, Team Lab Days) und teilst aktiv Wissen und best-practise Methoden im Team
Ihr Profil für "Zukunft möglich machen".
  • Du verfügst über ein erfolgreich abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Computer Science oder vergleichbarem
  • Du hast mehrjährige einschlägige Erfahrung im Umgang mit modernen Big Data Technologien im Bereich Datenintegration, Datenmodellen und der Konzeptionierung von produktiven Big Data-Workflows (batch oder stream)
  • Du besitzt solide Kenntnisse moderner Cloudtechnologien und -Services im Bereich Datenstreaming, -Verarbeitung und -Speicherung für den Aufbau und Weiterentwicklung moderner Datenverarbeitungsarchitekturen (z.B. Lambda-Architektur)
  • Du hast Erfahrung mit REST APIs und dem zur Verfügung stellen von Daten durch Microservices
  • Du bringst Hands-on-Erfahrung im Big Data-Ökosystem (z.B. Hadoop, Map/Reduce, Hive, HBase, Spark, YARN, Kafka, Flink, Storm, etc.) und Cloud-Umgebungen (z. B. AWS, Azure, GCP) mit
  • Idealerweise hast du Kenntnisse im Bereich Semantischer Technologien 
  • Dich zeichnen starke analytische Fähigkeiten, ein agiles Mindset, ausgeprägte Selbständigkeit und eine hands-on Mentalität aus
  • Ein hohes Maß an Kreativität und Eigeninitiative sowie gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift runden dein Profil ab
Wir wollen, dass Sie wollen: Bewerben Sie sich!

+49 (9131) 17-1717 - wenn Sie erste Fragen gern persönlich mit unserem Recruiting Team klären möchten.

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Wir legen Wert auf Chancengleichheit und freuen uns über Bewerbungen von Menschen mit Behinderung.

Job ID: 180360

Organisation: Digital Industries

Unternehmen: Siemens AG

Erfahrungsniveau: Professional

Jobtyp: Vollzeit

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