Jobdetails
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Unterstütze uns in der Weiterentwicklung und im Betrieb unseres modernen Data Lakes. Du arbeitest in einem technisch anspruchsvollen Industrieumfeld, in dem Maschinendaten, Sensordaten und Zeitreihen aus Anlagen wie Kraftwerken oder Verbrennungsanlagen verarbeitet werden.
Deine Aufgaben:
Implementierung, Weiterentwicklung und Maintenance von Data-Lake-Komponenten in Microsoft Azure
Arbeiten mit Databricks für ETL-/ELT-Pipelines und Datenaufbereitung
Mitarbeit an Realtime-Datenpipelines mit Kafka und Azure Event Hub
Erstellung und Visualisierung technischer KPIs in Grafana
Entwicklung von Skripten in Python, optional auch Terraform für Infrastruktur-Automation
Laufendes Studium in Informatik, Data Engineering, Data Science oder verwandten Bereichen
Erste Erfahrungen mit Cloud-Technologien (idealerweise Azure)
Interesse an industriellen Daten, Zeitreihen und IoT-/OT-Use-Cases
Strukturierte, lösungsorientierte Arbeitsweise und Lust, Neues zu lernen
Hinweis:
Die Gehaltsangabe basiert auf einer Wochenarbeitszeit von 20 Stunden in Teilzeit und je nach Studiengrad (Bachelor / Master). In den vorlesungsfreien Zeiten ist eine Stundenaufstockung möglich
Die Stelle ist für 24 Monate befristet
Einblicke in ein produktives Industrie-Data-Lake-Setup
Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit, moderne Tools & Technologien praxisnah einzusetzen
Remote Arbeit möglich
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Unterstütze uns in der Weiterentwicklung und im Betrieb unseres modernen Data Lakes. Du arbeitest in einem technisch anspruchsvollen Industrieumfeld, in dem Maschinendaten, Sensordaten und Zeitreihen aus Anlagen wie Kraftwerken oder Verbrennungsanlagen verarbeitet werden.
Deine Aufgaben:
Implementierung, Weiterentwicklung und Maintenance von Data-Lake-Komponenten in Microsoft Azure
Arbeiten mit Databricks für ETL-/ELT-Pipelines und Datenaufbereitung
Mitarbeit an Realtime-Datenpipelines mit Kafka und Azure Event Hub
Erstellung und Visualisierung technischer KPIs in Grafana
Entwicklung von Skripten in Python, optional auch Terraform für Infrastruktur-Automation
Laufendes Studium in Informatik, Data Engineering, Data Science oder verwandten Bereichen
Erste Erfahrungen mit Cloud-Technologien (idealerweise Azure)
Interesse an industriellen Daten, Zeitreihen und IoT-/OT-Use-Cases
Strukturierte, lösungsorientierte Arbeitsweise und Lust, Neues zu lernen
Hinweis:
Die Gehaltsangabe basiert auf einer Wochenarbeitszeit von 20 Stunden in Teilzeit und je nach Studiengrad (Bachelor / Master). In den vorlesungsfreien Zeiten ist eine Stundenaufstockung möglich
Die Stelle ist für 24 Monate befristet
Einblicke in ein produktives Industrie-Data-Lake-Setup
Flexible Arbeitszeiten und die Möglichkeit, moderne Tools & Technologien praxisnah einzusetzen
Remote Arbeit möglich