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Data engineers, analysts & scientists (w|m|d)

Mainz
BridgingIT
Data Engineer
Inserat online seit: Veröffentlicht vor 14 Std.
Beschreibung

Die BridgingIT GmbH besteht seit 2008 und ist heute Teil der bridgingIT-Gruppe. An einem unserer 9 kunden­nahen Standorte in Deutschland bist du Teil einer herstellerunabhängigen und produktneutralen Technologie- und Unternehmensberatung. Gemeinsam setzen wir Digitalisierungsstrategien für Start-ups, den Mittelstand und Konzerne um. Unsere wertebasierte Organisation legt großen Wert auf menschliche Nähe, Vielfalt und Vertrauen. Bei uns findest du nicht nur Karriere- und Weiterbildungs­möglich­keiten, sondern auch Flexibilität und Familienfreundlichkeit. Werde Teil unserer 700-köpfigen Familie und gestalte deine Zukunft mit uns.

Auf der Suche nach einem Job, der dir echte Flexibilität ermög­licht und deine fachliche Excellence zu schätzen weiß, stellen wir dir folgende Stelle vor.
Bei bridgingIT steht der Mensch im Mittelpunkt und jetzt geht's um dich!

Standort(e): Mannheim, München, Nürnberg, Stuttgart

Art: Festanstellung, Vollzeit, Teilzeit und mobiles Arbeiten


Gestalte mit uns die Zukunft der Datenwelt!

Ob Einsteiger*in oder erfahrener Profi – wenn du Daten liebst und aus ihnen echten Mehrwert schaffen willst, bist du hier genau richtig. Bei uns kannst du dein Know-how einbringen, weiterentwickeln und gemeinsam mit unserem Team innovative Lösungen gestalten. Werde Teil unserer Analytics- und Data-Community und arbeite mit Gleichgesinnten an spannenden Projekten.

Data Engineering:

* Datenverarbeitung & Architektur: Konzeption und Entwicklung von ETL/ELT-Pipelines (z. B. auf Databricks, Fabric, Snowflake) sowie Implementierung skalierbarer Datenarchitekturen in Cloud-Umgebungen (Azure, AWS).
* Datenmodellierung & Optimierung: Entwicklung leistungsstarker und skalierbarer Datenmodelle sowie Definition effizienter Datenstrukturen für Analysen und Berichte.
* Datenqualität & Prozessoptimierung: Sicherstellung der Datenqualität durch Automatisierung, Monitoring und kontinuierliche Optimierung.
* Zusammenarbeit & Innovation: Enge Abstimmung mit Fachbereichen zur Umsetzung technischer Anforderungen in datengetriebene Lösungen.

Data Analysis & Visualization:

* Datenanalyse & Visualisierung: Erstellung aussagekräftiger Analysen und Dashboards mit Power BI oder Tableau zur Gewinnung geschäftsrelevanter Insights.
* Datengetriebene Entscheidungsfindung: Unterstützung der Fachabteilungen bei der Entwicklung fundierter Entscheidungsgrundlagen.
* Trendanalyse & Mustererkennung: Identifikation und Darstellung von Trends und Mustern in komplexen Datensätzen.

Data Science:

* Machine Learning & Modellentwicklung: Entwicklung und Training von ML-Modellen zur Lösung komplexer Probleme wie Vorhersagen und Optimierungen.
* Datenanalyse & Statistik: Einsatz fortgeschrittener analytischer Methoden und statistischer Verfahren zur Beantwortung komplexer Fragestellungen.
* Zusammenarbeit & Deployment: Enge Zusammenarbeit mit Data Engineers, Analysten und MLOps-Teams, um Modelle effizient in Produktion zu bringen.

* Ausbildung: Du hast ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Mathematik, Wirtschaftsinformatik, Data Science oder einer vergleichbaren Fachrichtung.
* SQL und Python: Beide Technologien sind für dich Basiswerkzeuge, die du sicher beherrschst.
* Cloud-Technologien: Du bringst praktische Erfahrung mit Azure oder AWS mit und kennst dich mit deren Diensten aus.
Data Engineering Tools: Erfahrung mit Plattformen wie Databricks, MS Fabric oder Snowflake ist von Vorteil.
* Visualisierung: Du hast fundierte Kenntnisse in Power BI oder Tableau und bist in der Lage, komplexe Datenansichten einfach und verständlich darzustellen.
* Analytische Fähigkeiten: Du kannst Daten strukturieren, analysieren und daraus verwertbare Erkenntnisse ableiten.
* Teamfähigkeit: Du arbeitest gerne interdisziplinär und bringst deine Expertise in einem agilen Umfeld ein.
* Du beherrschst Deutsch auf mind. C1 Niveau und kannst es erfolgreich im Berufsalltag einsetzen - Your German language proficiency is at least C1 level, and you are able to use it successfully in your daily work.

* 30 Tage Urlaub + die Option auf 10 weitere Urlaubstage im Jahr
* Bis zu 183 Tage aus dem europäischen Ausland arbeiten
* Mobility Package – (elektrischer) Firmenwagen, BahnCard oder Fahrrad Leasing
* Mobiles Arbeiten
* Flexible Arbeitszeiten
* Vergünstigungen, wie Kindergartenzuschuss, Fitnesscenter, etc.
* Professionelles Onboarding durch persönliches Mentoring
* Lebensarbeitszeitkonto – Möglichkeit Urlaub oder Bonus anzusparen
* Externe und interne Weiterbildungsmöglichkeiten und individuelle Coachings
* Verschiedene Werteinitiativen, wie green&social, in denen du dich einbringen kannst

Weitere Informationen zu den Benefits und zum Bewerbungsprozess findest du auf unserer Karriereseite und in unseren FAQs.


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