Pyspark Jobs in Hamburg

In diesem Job entwickelst du innovative Machine-Learning-Lösungen zur Optimierung von Anlagen im Netzgeschäft, betreibst und stabilisierst ML-Produkte und kümmerst dich um Datenpipelines in Databricks mit Python und PySpark.

In dieser Rolle entwickelst und betreibst Du ML-Lösungen zur Optimierung der Asset-Verwaltung durch Predictive Maintenance, arbeitest an Datenpipelines mit Python und betreust Modelle in Databricks sowie deren Evaluation.

In dieser Position entwickelst, stabilisierst und betreibst du eine Machine-Learning-Lösung für Predictive Maintenance, optimierst Datenpipelines und führst Feature Engineering sowie Qualitätssicherung durch, alles in engem Austausch mit verschiedenen Fachbereichen.

In dieser Position entwickelst du Machine-Learning-Modelle zur Optimierung von Predictive Maintenance, betreust ETL-Pipelines in Databricks und kümmerst dich um Monitoring und Qualitätssicherung der ML-Lösungen.

In dieser Position baust du eine Azure-basierte Cloud-Infrastruktur für eine moderne Datenplattform auf, entwickelst ELT-Datenpipelines und implementierst CI/CD-Pipelines mit Databricks.

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 Position entwickelst du skalierbare Datenpipelines mit Databricks und PySpark auf der Azure Cloud, optimierst die Datenqualität und integrierst KI-Use Cases in enger Zusammenarbeit mit Analytics-Teams.

In dieser Position entwickelst du Datenverarbeitungsstrecken in Batch und Realtime, implementierst Azure Functions, erstellst Data Factory Pipelines und optimierst ETL-Prozesse mit PySpark und SQL in einer modernen Cloud-Umgebung.

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 Datenpipelines mit PySpark oder Pandas auf der Palantir Foundry Plattform, führst Datenanalysen durch und erstellst verständliche Dashboards zur Unterstützung datenbasierter Entscheidungen.

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.