Google BigQuery Jobs in Deutschland

In dieser Position entwickelst du Modelle zur Kundenanalyse und begleitest digitale Produkte von der Idee bis zur Implementierung, während du moderne Data Science Tools anwendest und deinen Beitrag zu Geschäftsprozessen leistest.

In dieser Rolle entwickelst du Modelle zur Analyse von Kundenverhalten im Fashion & Lifestyle-Bereich, arbeitest mit Datenbanken in SQL und Python sowie Cloud-Services und begleitest Projekte von der Ideenfindung bis zur Umsetzung.

In dieser Rolle entwickelst du zukunftsweisende Datenmodelle im Bereich Fashion & Lifestyle, treibst Analysen voran und optimierst Geschäftsprozesse mit Data Science Tools, um das Kundenerlebnis zu verbessern.

In dieser Rolle entwickelst du Vergleichsmodelle, führst Datenanalysen durch, und setzt innovative Data Science Tools in Projekten um, während du eng mit deinem Team und internen Partnern zusammenarbeitest.

In dieser Position entwickelst du Modelle zur Datenanalyse im Bereich Fashion & Lifestyle, treibst Geschäftsprozesse voran und arbeitest an digitalen Produkten, um den Kundenbezug nachhaltig zu stärken.

In dieser Position entwickelst du ETL-/ELT-Pipelines zur Datenintegration, optimierst Datenmodelle für Self-Service-Analysen und arbeitest an der Weiterentwicklung einer Cloud-Datenplattform in engem Austausch mit Stakeholdern.

In dieser Rolle entwickelst du skalierbare Daten- und KI-Architekturen, führst Transformationsprojekte durch und gestaltest datengetriebene Geschäftsprozesse durch innovative Datenstrategien und Governance-Modelle.

In dieser Rolle entwickelst du robuste Datenpipelines mit Apache Kafka, baust CDC-gestützte Ingestion-Pipelines und stellst Datenqualität sicher, um Echtzeit-Entscheidungen in der Logistik zu unterstützen.

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 dieser Position entwickelst du eine moderne Suchmaschine mit Node.js und TypeScript, verwaltest große Datenmengen in Google BigQuery und optimierst hochfrequentierte APIs zur Steigerung der Leistungsfähigkeit.

In dieser Rolle entwickelst du robuste Daten-Pipelines mit Python und SQL für ein Data Warehouse, führst ein agiles Engineering Team und optimierst kontinuierlich Prozesse und Architekturen in der Datenanalyse.

In diesem Job baust du ETL-Pipelines, sicherst die Datenqualität, entwickelst Skripte in Python oder R und erstellst Dashboards, um datengestützte Entscheidungen für verschiedene Teams zu ermöglichen.

In dieser Rolle übernimmst du die Verantwortung für die gesamte Datenpipeline, von der Datenaufnahme über das Modellieren in dbt bis zur Erstellung von Dashboards in Looker, um verwertbare Insights für interne und externe Stakeholder zu liefern.

In dieser Rolle entwickelst du skalierbare Datenmodelle, optimierst das Event-Tracking mit Google Analytics 4 und unterstützt das Reporting durch vertrauenswürdige Datenquellen, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen.