Data Engineer

Stelle nicht auf LinkedIn

🔥 vor 13 Minuten

Jetzt Bewerben

Ähnliche Remote-Jobs finden

E-Mails für Remote-Jobs erhalten

📊 Überprüfen Sie Ihre Lebenslauf-Bewertung für diese Stelle

Verbessern Sie Ihre Chancen auf ein Vorstellungsgespräch, indem Sie Ihre Lebenslauf-Bewertung vor der Bewerbung überprüfen.

Lebenslauf hochladen

LUKA GLOBAL

WebsiteLinkedInAlle Stellen

1 - 10 Mitarbeiter

Gegründet 2019

🎯 Rekrutierung

👥 HR Tech

🤝 B2B

Recruitment • HR Tech • B2B

LUKA GLOBAL ist eine Talentstrategieberatungs- und Personalberatungsfirma, die sich darauf konzentriert, Technologie-Startups beim Einstellen und Skalieren zu unterstützen. Sie bieten Rekrutierungs- und Führungskräftesuchdienste, Rekrutierungscoaching und Schulungen an und entwerfen und implementieren Rekrutierungssysteme (Bewerbermanagementsysteme und Einstellungsprozesse). Sie sind darauf spezialisiert, Innovatoren in Bereichen wie Biotechnologie, Gesundheitstechnologie und Deeptech zu unterstützen und bieten praktisches Coaching, damit Startups ihre internen Einstellungskompetenzen aufbauen können.

Beschreibung

• Entwickeln skalierbarer Architekturen für Datenmanagement und Datenverarbeitung. • Verwalten der Datenerfassung aus API-, Batch-, Event- oder Streaming‑Quellen. • Entwickeln von Prozessen zur Datenaggregation. • Entwerfen und Entwickeln von Datenvor‑ und -nachverarbeitungsstufen. • Planung und Entwurf für Data Governance, Sicherheit, Datenherkunft (Provenance) und den gesamten Datenlebenszyklus. • Nutzung von Best‑of‑Breed‑Cloud‑Technologien zur Abdeckung von OLTP‑ und OLAP‑Geschäftsanforderungen. • Integration von ML‑Modellen und Analysekomponenten in Workflows (einschließlich MLOps). • Enge Zusammenarbeit mit Data‑Science‑ und Application‑Development‑Teams in einem agilen Entwicklungsprozess.

🎯 Anforderungen

• B.Sc., B.Eng. oder höher in Informatik, Computer‑/Elektronik‑/Systemtechnik oder verwandten Disziplinen. • Nachweisbare Erfahrung als Data Engineer. • Erfahrung mit strukturierten, semi‑strukturierten und unstrukturierten Daten (z. B. relationale, JSON, schema‑less). • Erfahrung in der Erstellung, Bereinigung und Kuratierung von Datensätzen und Datenbanken wie MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis, Bigtable, Time‑Series‑Datenbanken oder ähnlichen. • Erfahrung mit serverlosen/verteilten Verarbeitungsansätzen, z. B. Multiprocessing, Container, Lambda oder ähnlichem. • Know‑how für das Scheduling von Workflows, z. B. DAGs mit Apache Airflow. • Versiert in verschiedenen ETL‑Ansätzen. • Erfahrung mit klassischen und Deep‑Learning‑basierten ML‑Methoden (z. B. CNNs, DL Auto‑Encoder etc.). • Kenntnisse und Erfahrung mit relevanten Daten-, Analyse-, Visualisierungs‑ und ML‑Sprachen und Bibliotheken sind wichtig (z. B. Julia/Python, Boto3/Apache Airflow, Parquet, SciPy/NumPy, Pandas/Matplotlib, Keras/TensorFlow, PyTorch etc.). • Erfahrung mit Model Deployment / MLOps ist wünschenswert. • Edge‑basierte Inferenz ist ebenfalls von Interesse. • Erfahrung mit AWS (Fargate, RDS, EC2, SageMaker, Timestream, EMR, Kinesis, MWAA etc.), Docker, IaC (Terraform), CI/CD, Monitoring und zugehörigen Tools. • Erfahrung mit Time‑Series‑Daten ist ein Plus. • Effektive Kommunikation in einem interdisziplinären Umfeld (AI/ML, Produktmanagement, regulatorische Themen, klinische Bereiche). • Praktische Erfahrung mit ETL, Data Pipelines und Cloud‑Deployments. • Erfahrung im Entwurf und Aufbau von Datenlösungen unter Gewährleistung von Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit. • Starkes technisches Interesse an ML und Data Science. • Business‑sicheres Englisch (mündlich und schriftlich).

🏖️ Vorteile

• Die Position bietet ein wettbewerbsfähiges Gehalt • Möglichkeit, eine zentrale Rolle in der Zukunft des Gesundheitswesens zu übernehmen