<div class="show-more-less-html__markup show-more-less-html__markup--clamp-after-5 relative overflow-hidden"> <ul><li>Pionierarbeit an der Schnittstelle von Big Data und Machine Learning</li><li>Direkter Einfluss auf die strategische Ausrichtung <br/><br/></li></ul><strong>Firmenprofil<br/><br/></strong>Ein führendes Hamburger E-Commerce-Powerhouse, das Logistikketten durch prädiktive Analysen revolutioniert.<br/><br/><strong>Aufgabengebiet<br/><br/></strong><ul><li>Aufbau und Optimierung skalierbarer ETL/ELT-Strecken für massive Datenmengen</li><li>Implementierung von Machine Learning Operations (MLOps) Workflows</li><li>Design von Datenarchitekturen für Echtzeit-Analysen und KI-Modelle</li><li>Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists zur Operationalisierung von Algorithmen</li><li>Überwachung und Sicherstellung der Datenintegrität innerhalb der Cloud-Infrastruktur</li><li>Evaluierung neuer Technologien im Bereich künstliche Intelligenz und Data Engineering<br/><br/></li></ul><strong>Anforderungsprofil<br/><br/></strong><ul><li>Deutschkenntnisse auf C1/C2 Niveau und Englisch auf B2 Niveau</li><li>Abgeschlossenes Studium der Informatik, Mathematik oder eine vergleichbare Qualifikation</li><li>Mehrjährige Erfahrung in der Datenmodellierung und mit SQL/NoSQL-Datenbanken</li><li>Fundierte Kenntnisse in Python sowie Frameworks wie PySpark oder Kafka</li><li>Praktische Erfahrung mit Cloud-Plattformen und Container-Technologien</li><li>Grundverständnis für neuronale Netze und statistische Modellierung<br/><br/></li></ul><strong>Vergütungspaket<br/><br/></strong><ul><li>Budget für individuelle Fortbildungen und Zertifizierungen im Bereich KI</li><li>Modernes Office mit Blick auf die Alster und modernster Hardware-Ausstattung</li><li>Flexible Arbeitszeitmodelle und großzügige Home-Office-Regelungen</li><li>HVV-ProfiTicket für den gesamten Hamburger Verkehrsraum</li><li>Regelmäßige Teamevents und Hackathons zur Förderung von Innovationen</li><li>Betriebliche Altersvorsorge und attraktive Bonusregelungen<br/><br/></li></ul> <strong>Referenznummer: JN-042026-7004372<br/><br/></strong> </div>