Pyspark Jobs in Berlin

In dieser Position entwickelst du Pipelines für die Datenaufnahme aus verschiedenen ERP-Systemen sowie Transformationen zur Erstellung von Finanzberichten mithilfe von Microsoft Fabric und SQL.

In dieser Position entwickelst du Kreditrisikomodelle weiter, optimierst ML-Infrastrukturen und integrierst neue Datenquellen, während du eng mit dem Engineering-Team zusammenarbeitest und die Performance überwachen.

In dieser Rolle entwickelst du automatisierte ETL-Prozesse für Big Data und MLOps mit Python, SQL und Databricks. Dabei stellst du Datenqualität und Sicherheit sicher und arbeitest in agilen Teams an innovativen Lösungen.

In dieser Rolle entwickelst du skalierbare Empfehlungssysteme von der Datenaufbereitung bis zur produktiven Bereitstellung, integrierst KI-Funktionen und optimierst die Systemleistung, um personalisierte Erlebnisse für Millionen von Nutzern zu schaffen.

In dieser Position entwickelst du skalierbare ETL-/ELT-Prozesse und Datenpipelines auf Databricks in der Azure Cloud sowie Lakehouse-Architekturen und arbeitest eng mit Data Scientists und Analysten zusammen.

In dieser Position analysierst du technische Ausschreibungen und Kundenanforderungen, entwickelst Data-Analytics-Lösungen mit Python und SQL und arbeitest an eindeutig definierten Projekten mit modernen Cloud-Technologien.

In dieser Rolle entwickelst du datengetriebene Lösungen auf der Palantir Foundry Plattform, indem du Datenpipelines mit PySpark oder Pandas erstellst und Dashboards konzipierst, um wertvolle Einblicke zu liefern.

In diesem Job entwickelst du in Python und PySpark prädiktive Modelle, führst PoCs durch, erstellst Feature Engineering, versionierst Modelle mit Git, CI/CD und Model Registry und operationalisierst sie in Cloud-Umgebungen.

In dieser Position analysierst du Kundenanforderungen, entwickelst Lösungen für Data-Analytics-Architekturen mit Python und SQL und arbeitest an Data Engineering-Projekten unter Nutzung modernster Cloud-Technologien.