Data Analytics Engineer (m/w/d)

Project overview

Eckdaten:

Rolle: Data Analytics Engineer (m/w/d)

Zeitraum: asap bis 31.12.2027

Project details

Vollzeit

Ort: hauptsächlich remote & bei Bedarf vor Ort Deutschlandweit

Leistungsbeschreibung

Wir suchen Unterstützung beim Aufbau, Betrieb und der Weiterentwicklung eines IT-Services zur simulationsbasierten Prognose der Einsatzbereitschaft militärischer Großgeräte.

Ziel des Projekts ist es, durch die zentrale Speicherung, Aufbereitung und Analyse technischer und logistischer Daten sowie den Einsatz simulationsbasierter Prognoseverfahren die zukünftige Einsatzbereitschaft ausgewählter Großgeräte vorherzusagen und deren Verfügbarkeit nachhaltig zu verbessern.

Im Mittelpunkt steht die Skalierung und funktionale Weiterentwicklung einer bestehenden, containerisierten Microservice-Anwendung, die bereits für den Betrieb auf einer Cloud-Plattform vorbereitet und erprobt wurde.

Qualifikations- und Erfahrungsanforderungen

Must-haves

Haben wir Ihr Interesse geweckt?

Dann senden Sie uns Ihren CV im Wordformat sowie Ihre aktuelle Verfügbarkeit inklusive Stundensatz an:

anna.puskaric AT deedcon.de

Mit freundlichen Grüßen

• Abgeschlossenes Hochschulstudium im Bereich Data Analytics, Mathematik, Statistik oder eine vergleichbare Ausbildung bzw. Qualifikation
• Mindestens 5 Jahre Erfahrung mit ETL-/ELT-Prozessen und Workflows, insbesondere MinIO, Apache Airflow, Apache Iceberg und Trino
• Mindestens 5 Jahre Erfahrung mit Python im Bereich Datenanalyse und Datenverarbeitung, insbesondere Plotly, Matplotlib, Seaborn, Dash, Jupyter, PySpark oder Flink sowie Pandas, NumPy, SciPy und Statsmodels
• Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der statistischen Datenanalyse, insbesondere deskriptive und induktive Statistik, explorative Datenanalyse, Muster- und Trenderkennung sowie statistische Absicherung von Testergebnissen
• Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Python-basierten Anwendungsentwicklung mit FastAPI, Django, Flask und weiteren Datenanalysebibliotheken
• Mindestens 3 Jahre Erfahrung im Machine Learning, insbesondere Anomaly Detection und Feature Engineering
• Mindestens 3 Jahre Erfahrung mit relationalen Datenbanken wie PostgreSQL, Oracle oder MySQL, einschließlich SQL, Schemadefinition und Performance Tuning
• Mindestens 3 Jahre Erfahrung mit agilen Arbeitsweisen, insbesondere Scrum oder Kanban, Definition of Ready/Done und Akzeptanzkriterien
• Mindestens 3 Jahre Erfahrung mit Big-Data-Processing-Frameworks wie Apache Spark oder Flink
• Mindestens 3 Jahre Erfahrung mit Build-Automatisierung und CI/CD-Pipelines, insbesondere GitLab CI/CD
• Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Datenvisualisierung und Datenexploration, beispielsweise mit Apache Superset
• Mindestens 3 Jahre Erfahrung mit Softwarequalitätssicherung, insbesondere Code Reviews, Clean Code, SOLID, SonarQube und Lintern
• Mindestens 1 Jahr Erfahrung in der Linux-Systemadministration, insbesondere Bash, top, grep, git und ps
• Mindestens 1 Jahr Erfahrung mit Containertechnologien, insbesondere Containerbetrieb, Image-Erstellung, Podman, Kubernetes und Kubespray