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Anika Systems

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51 - 200 Mitarbeiter

🤝 B2B

🏛️ Regierung

🤖 Künstliche Intelligenz

B2B • Government • Artificial Intelligence

Anika Systems ist ein ergebnisorientierter Anbieter von technologischen Lösungen, der sich auf die Unterstützung von Bundesbehörden bei der Erreichung ihrer Missionsziele und der Vorbereitung auf die Zukunft spezialisiert hat. Das Unternehmen bietet eine Reihe von Dienstleistungen an, darunter Daten und Analytik, intelligente Automatisierung, Anwendungsentwicklung, IT-Modernisierung und Cloud-Engineering. Anika Systems arbeitet mit Bundesbehörden zusammen, um langfristige, innovative und befähigende Lösungen zu schaffen, mit dem Fokus auf die erfolgreiche Zielerreichung in der vorgesehenen Zeit und im Budgetrahmen. Ihre Kompetenzen umfassen Datenstrategien, maschinelles Lernen, Cloud-Transformation und mehr, wobei sie Partnerschaften mit Plattformen wie Microsoft Azure und Red Hat nutzen, um ihre Angebote zu verbessern.

Beschreibung

• Entwurf, Entwicklung und Pflege automatisierter QA-Frameworks für Data Pipelines, APIs und Analytics-Plattformen unter Verwendung von Python und SQL. • Aufbau wiederverwendbarer Testwerkzeuge für Datenvalidierung, Regressionstests und Pipeline-Zertifizierung. • Integration automatisierter Tests in CI/CD-Pipelines zur Unterstützung kontinuierlicher Tests und Deployments. • Erstellung von Unit-, Integrations- und End-to-End-Testfällen für komplexe Daten-Workflows. • Einsatz KI-unterstützter Testwerkzeuge zur Generierung von Testfällen, Identifikation von Edge-Cases und Verbesserung der Testabdeckung. • Validierung von ETL/ELT-Pipelines zur Gewährleistung korrekter Datenaufnahme, -transformation und -auslieferung. • Erstellung automatisierter Prüfungen zur Sicherstellung von Datenvollständigkeit, -konsistenz, -genauigkeit und -Aktualität. • Test der Aufnahme und Transformation komplexer Datensätze, einschließlich XBRL-Finanzdaten. • Implementierung von Abgleichs- und Prüfmechanismen für Source-to-Target-Mappings. • Anwendung KI-basierter Anomalieerkennung zur Identifikation von Datenqualitätsproblemen und Pipeline-Ausfällen. • Entwicklung und Durchführung von Teststrategien für Data-Lakehouse-Architekturen auf Basis von Apache Iceberg. • Sicherstellung der Übereinstimmung zwischen voraggregierten Datensätzen (materialisierte Views) und den zugrundeliegenden Quelldaten. • Implementierung automatisierter Validierungen für Datenqualitätsregeln, Lineage und Metadaten-Genauigkeit. • Zusammenarbeit mit Data- und KI-Teams zum Testen von Datenpipelines, die RAG-, Analyse- und Machine-Learning-Workflows unterstützen. • Dokumentation von Testergebnissen, Fehlern und Qualitätskennzahlen für technische und nicht-technische Stakeholder. • Förderung der Einführung KI-getriebener Effizienzsteigerungen und Automatisierung in QA- und Data-Engineering-Workflows.

🎯 Anforderungen

• Bachelorabschluss in Informatik, Ingenieurwesen, Informationssystemen oder einem verwandten Fachgebiet. • Mindestens 5 Jahre Erfahrung in QA Engineering, Datentests oder Softwareentwicklung. • Fundierte Programmierkenntnisse in Python und fortgeschrittene SQL-Kenntnisse. • Erfahrung im Aufbau automatisierter Testframeworks für Datenplattformen und ETL-Pipelines. • Praktische Erfahrung mit AWS-Datenservices (S3, Glue, Redshift, Lambda etc.). • Erfahrung in der Validierung materialisierter Views und leistungsoptimierter Datenstrukturen. • Vertrautheit mit XBRL oder komplexen Finanz-/Regulierungsdatensätzen. • Verständnis von Datenmodellierung, Metadaten und Prinzipien der Daten-Governance. • Erfahrung mit CI/CD-Tools und Integration automatisierter Tests. • Nachgewiesene Kompetenz im Umgang mit KI-Tools und KI-unterstützten Entwicklungs-/Testworkflows. • Verständnis der Anforderungen an Datenqualität für KI/ML- und Analytics-Anwendungsfälle. • US-Staatsbürgerschaft erforderlich; Fähigkeit, eine Sicherheitsfreigabe auf Bundesebene zu erhalten und aufrechtzuerhalten.

🏖️ Vorteile

• 100 % Remote-Arbeit • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterbildung