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6 Treffer für data-scientist-big-data Jobs in Ulm im Umkreis von 30 km
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Studium an einer Hochschule oder Universität in der Fachrichtung Wirtschaftsinformatik, Informatik, Wirtschaftsingenieurwesen, Data Sciene oder vergleichbaren Studiengängen
Studium an einer Hochschule oder Universität in der Fachrichtung Wirtschaftsinformatik, Informatik, Wirtschaftsingenieurwesen, Data Sciene oder vergleichbaren Studiengängen
Studium an einer Hochschule oder Universität in der Fachrichtung Wirtschaftsinformatik, Data Science, Ki und Informationsmanagement oder vergleichbaren Studiengängen
Studium an einer Hochschule oder Universität in der Fachrichtung Wirtschaftsinformatik, Data Science, Ki und Informationsmanagement oder vergleichbaren Studiengängen
Noch nichts dabei? Es gibt 4 weitere Jobs, die zu deiner Suche passen könnten
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Cloud Data Architect (m/w/d) – Microsoft Fabric & Databricks
Cloud Data Architect (m/w/d) – Microsoft Fabric & Databricks
Dataciders GmbH
Dortmund, Dortmund, Berlin, München, Nürnberg, Frankfurt am Main, Ulm
Teilweise Home-Office
49000 - 85000 / (geschätzt für Vollzeit)
Schnelle Bewerbung
Dataciders GmbH - Die Dataciders GmbH ist ein Zusammenschluss aus derzeit elf erfolgreichen, wachsenden und selbstständig agierenden IT-Dienstleistern. Unser Fokus liegt auf den Themenfeldern Data Management und Analytics, wobei jedes Mitgliedsunternehmen ergänzende Schwerpunkte einbringt. Gemeinsam gestalten wir die Zukunft der Data & AI-Plattformen. Bei Dataciders arbeitest Du in einem interdisziplinären Team, das Beratung in Datentechnologien und Business verbindet – und genau dadurch entstehen Lösungen, die wirklich etwas bewegen. Es erwartet Dich eine abwechslungsreiche Projektlandschaft, unterschiedliche Branchen, Technologien, in denen Du Dein Know-how aufbaust und Dich zu einer gefragten Persönlichkeit im Data-&-AI-Umfeld entwickelst. Dataciders, eine dynamisch wachsende Unternehmensgruppe, ist führender Dienstleister für Data & AI im deutschsprachigen Raum.
Dataciders GmbH - Die Dataciders GmbH ist ein Zusammenschluss aus derzeit elf erfolgreichen, wachsenden und selbstständig agierenden IT-Dienstleistern. Unser Fokus liegt auf den Themenfeldern Data Management und Analytics, wobei jedes Mitgliedsunternehmen ergänzende Schwerpunkte einbringt. Gemeinsam gestalten wir die Zukunft der Data & AI-Plattformen. Bei Dataciders arbeitest Du in einem interdisziplinären Team, das Beratung in Datentechnologien und Business verbindet – und genau dadurch entstehen Lösungen, die wirklich etwas bewegen. Es erwartet Dich eine abwechslungsreiche Projektlandschaft, unterschiedliche Branchen, Technologien, in denen Du Dein Know-how aufbaust und Dich zu einer gefragten Persönlichkeit im Data-&-AI-Umfeld entwickelst. Dataciders, eine dynamisch wachsende Unternehmensgruppe, ist führender Dienstleister für Data & AI im deutschsprachigen Raum.
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SAP Data Analytics Manager / Inhouse Consultant (m/w/d) BDC / Datasphere
SAP Data Analytics Manager / Inhouse Consultant (m/w/d) BDC / Datasphere
ALOIS KOBER GMBH
Kötz
Teilweise Home-Office
62000 - 112000 / (geschätzt für Vollzeit)
Aufbau, Support und Weiterentwicklung der Daten- und Analytics-Plattform auf Basis von SAP BDC und SAP Datasphere * Datenintegration & Modellierung in SAP Datasphere * Projektverantwortung für Transformationen, z. B. BW 7.5 nach SAP BDC/Datasphere/SAC * Interesse an Daten, Reporting und Analytics im SAP-Umfeld (z.B. BW, Datasphere, SAC)
Aufbau, Support und Weiterentwicklung der Daten- und Analytics-Plattform auf Basis von SAP BDC und SAP Datasphere * Datenintegration & Modellierung in SAP Datasphere * Projektverantwortung für Transformationen, z. B. BW 7.5 nach SAP BDC/Datasphere/SAC * Interesse an Daten, Reporting und Analytics im SAP-Umfeld (z.B. BW, Datasphere, SAC)
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Senior Data Engineer (m/w/d)
Senior Data Engineer (m/w/d)
Müller Holding GmbH & Co. KG
Ulm
Teilweise Home-Office
59000 - 83000 / (geschätzt für Vollzeit)
Schnelle Bewerbung
Enge Zusammenarbeit mit dem Data Platform Engineer bei der Etablierung moderner Entwicklungsstandards sowie technische Begleitung und Mentoring der Data Engineers in Bukarest und Ulm. * Mitgestaltung des kulturellen Wandels von klassischen DWH-Strukturen hin zu agilen, domänenorientierten Datenprodukt-Teams auf Basis einer zentralen Data Platform. * Mindestens 4 Jahre praktische Erfahrung im Cloud Data Engineering mit dem Schwerpunkt auf Datenintegration und dem Aufbau moderner Datenpipelines. * Tiefgreifende technische Expertise im Google Cloud Data Stack (BigQuery, Dataflow, Managed Airflow, Dataplex, Pub/Sub, Cloud DLP) oder vergleichbar fundierte Erfahrung auf AWS/Azure. * Nachweisbare Erfolge bei der Implementierung und Automatisierung stabiler Lakehouse-Pipelines unter konsequen
Enge Zusammenarbeit mit dem Data Platform Engineer bei der Etablierung moderner Entwicklungsstandards sowie technische Begleitung und Mentoring der Data Engineers in Bukarest und Ulm. * Mitgestaltung des kulturellen Wandels von klassischen DWH-Strukturen hin zu agilen, domänenorientierten Datenprodukt-Teams auf Basis einer zentralen Data Platform. * Mindestens 4 Jahre praktische Erfahrung im Cloud Data Engineering mit dem Schwerpunkt auf Datenintegration und dem Aufbau moderner Datenpipelines. * Tiefgreifende technische Expertise im Google Cloud Data Stack (BigQuery, Dataflow, Managed Airflow, Dataplex, Pub/Sub, Cloud DLP) oder vergleichbar fundierte Erfahrung auf AWS/Azure. * Nachweisbare Erfolge bei der Implementierung und Automatisierung stabiler Lakehouse-Pipelines unter konsequen
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Conceptualization, implementation, and further development of data models that seamlessly link development, manufacturing, SAP, and supply-chain data * Translating physical and process requirements into robust, traceable data models (OLAP/OLTP, Data Vault, dimensional modeling) * Design and implementation of data governance, quality checks, metadata management, and lineage tracking * Implementation of production data pipelines (ETL/ELT) via Kafka Streams, dbt transformations, and on-prem (notably Trino) as well as cloud environments (notably Databricks) using CI/CD (Quality Gates, automated tests) * Ensuring data consistency, visibility, and availability for analytics, AI/ML models, and simulations * Mentoring less experienced
Conceptualization, implementation, and further development of data models that seamlessly link development, manufacturing, SAP, and supply-chain data * Translating physical and process requirements into robust, traceable data models (OLAP/OLTP, Data Vault, dimensional modeling) * Design and implementation of data governance, quality checks, metadata management, and lineage tracking * Implementation of production data pipelines (ETL/ELT) via Kafka Streams, dbt transformations, and on-prem (notably Trino) as well as cloud environments (notably Databricks) using CI/CD (Quality Gates, automated tests) * Ensuring data consistency, visibility, and availability for analytics, AI/ML models, and simulations * Mentoring less experienced
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