Airflow Jobs in Deutschland

In dieser Rolle führst du ein Team in Berlin, entwickelst eine zuverlässige Datenplattform und kümmert dich um Architekturentscheidungen, Datenqualität und Plattformmodernisierungen für analytische Anwendungen.

In dieser Position entwickelst du Systeme für ein Data Mesh, implementierst automatisierte Datenqualitätsmechanismen und sorgst für eine präzise Datenklassifikation und -sicherheit mithilfe moderner Technologien.

In dieser Rolle entwickelst du robuste Datenpipelines und Datenmodelle, gewährleistest die Datenqualität und arbeitest an der Optimierung unserer Dateninfrastruktur für effiziente Analysen und Reporting.

In dieser Rolle entwickelst du moderne Datenpipelines und optimierst Datenstrukturen für Public Health Surveillance, während du die Datenqualität sicherstellst und innovative ETL- und Datenharmonisierungslösungen umsetzt.

In dieser Rolle entwickelst du Machine-Learning-Modelle zur Verarbeitung großer Datenmengen und optimierst bestehende Algorithmen für Echtzeitanwendungen. Außerdem führst du A/B-Tests durch und erkundest neue Datenquellen.

In dieser Rolle implementierst du hochmoderne ML-Algorithmen zur Personalisierung von Spielen, führst A/B-Tests durch, entwickelst Prototypen und optimierst den Spielerlebnis auf Basis von Datenanalysen.

In dieser Position entwickelst du End-to-End-Datenpipelines in Azure, modellierst mit dbt und pflegst das Data Vault-Modell, während du Datenqualität durch Tests und Monitoring sicherstellst.

In diesem Job wirst du umfassende Datenlösungen entwickeln, indem du mit verschiedenen Teams zusammenarbeitest und innovative Cloud-Architekturen in Azure aufbaust, während du die Qualität der Ergebnisse sicherstellst.

In dieser Position entwickelst du Backend-Services und Data Workflows zur Verarbeitung großer Datenmengen, arbeitest mit Java und Spring Boot in einer cloud-nativen Umgebung und trägst aktiv zur Architektur und Qualitätssicherung bei.

In dieser Rolle entwickelst du intelligente Produktsortierungen mit NodeJS und TypeScript, verwaltest umfangreiche Daten in Google BigQuery und optimierst leistungsstarke APIs für minimale Latenzen.

In dieser Rolle entwickelst du Datenpipelines, modellierst Datenstrukturen für Data Warehouses, implementierst Qualitätschecks und arbeitest eng mit Data Scientists zur Bereitstellung zuverlässiger Daten für Analysen und KI-Modelle zusammen.

In dieser Position führen Sie ein Team von Data Engineers, gestalten Daten-Pipelines und Dashboards für Kunden, optimieren Datenintegrationen und Reporting-Prozesse und sind Fachansprechpartner für technische Anforderungen.

In dieser Position entwickelst du das Datenfundament für AI-Produkte und verantwortest die Erstellung von Datenpipelines sowie Architekturentscheidungen im Data Stack unter Nutzung von dbt, Airflow und BigQuery.

In dieser Position betreust du Daten-Services in der Google Cloud, entwickelst effiziente Pipelines und optimierst deren Performance sowie Kosten. Dabei arbeitest du teamorientiert an komplexen Herausforderungen und nutzt Technologien wie Apache Airflow und BigQuery.

In diesem Job entwickelst du komplexe Machine-Learning-Modelle und Backtesting-Frameworks zur Analyse von Echtzeit-E-Sports-Daten. Du verbesserst die Modellleistung und implementierst sie in produktionsreife Pipelines.