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Kpler

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Energy • Transport • Data Services

Kpler ist ein führender Anbieter von Echtzeitdaten und Analysen für die maritimen und Energiesektoren. Das Unternehmen bietet Produkte und Dienstleistungen, die Unternehmen dabei unterstützen, fundierte Entscheidungen im Rohstoffhandel, bei der Energiewende und in der maritimen Logistik zu treffen. Über eine leistungsstarke Plattform, die detaillierte Einblicke in physische Märkte, Strommärkte und Finanzmärkte liefert, ermöglicht Kpler Händlern, Analysten, Flottenmanagern und Logistikfachleuten, ihre Abläufe und Strategien zu optimieren. Zu den Tools des Unternehmens zählen Schiffs-Tracking, Frachtbestände und Strommarkt-Analysen; sie werden weltweit von über 10. 000 Organisationen genutzt.

201 - 500 Mitarbeiter

Gegründet 2014

⚡ Energie

🚗 Transport

Beschreibung

• In Zusammenarbeit mit Data Engineers, Data Scientists und Product Managern entwickeln und implementieren Sie Kernalgorithmen und Back-End-Datenpipelines basierend auf Projektanforderungen und Designvorgaben. • Neue Funktionen hinzufügen sowie Pipelines und Integrationen mit Datenspeichern überprüfen, um die höchste Qualität der Frachtverfolgungsdaten für Kund:innen und interne Nutzer:innen sicherzustellen. • Zur Optimierung der Systemleistung beitragen, Funktionen warten, Probleme beheben und eine hohe Verfügbarkeit gewährleisten. • Fortgeschrittene Methoden aus Operations Research und Data Science nutzen, um Live-Daten zu verarbeiten und zu transformieren sowie in zentrale Datenpipelines und Frachtverfolgungsmodelle zu integrieren. • Die Qualität der den Kund:innen bereitgestellten Daten im Rahmen des Cargo Models-Teams verwalten und sicherstellen. • Starke analytische Fähigkeiten und Debugging-Kompetenz zeigen sowie eine proaktive Lernhaltung mitbringen.

🎯 Anforderungen

• Praktische Erfahrung mit Python. Erfahrung mit Flask oder SQLAlchemy ist von Vorteil. • Fundierte SQL-Kenntnisse zum Abfragen und Verwalten relationaler Datenbanken. • Kenntnisse in Streaming- und Big-Data-Technologien (z. B. Kafka oder Spark). • Sicherer Umgang mit Git, Code-Reviews und agilen Methoden. • Verständnis für Containerisierung und Orchestrierungstools (z. B. Docker, Kubernetes). • Bereitschaft, neue Programmiersprachen und Technologien zu erlernen. • Wünschenswert: Erfahrung mit AWS (oder einem anderen Cloud-Anbieter) sowie Terraform. • Wünschenswert: Erfahrung mit Scala oder anderen JVM-Sprachen. • Wünschenswert: Kenntnisse von Elasticsearch.