Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe Datenpipelines, verbessere ML-Modelle für AdTech-Anwendungen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Datenengineering mit Fokus auf Zusammenarbeit.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, wettbewerbsfähiges Gehalt und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit exzellenten Wachstumschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite an spannenden Projekten.
- Qualifikationen: Abschluss in Informatik oder verwandtem Bereich und 5+ Jahre Erfahrung.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Own, Design, Build & Operate Data Pipelines – Take responsibility for our Spark-based pipeline, from development through production and monitoring.
Advance our ML Models – Improve and productionise models for Ad Tech use‑cases such as lookalike modelling and demographics modeling.
AI‑Powered Productivity – Leverage LLM‑based code assistants, design generators, and test‑automation tools to move faster and raise the quality bar.
Share your workflows with the team Drive Continuous Improvement – Profile, benchmark, and tune Spark workloads, introduce best practices in orchestration & observability, and keep our tech stack future‑proof.
Requirements Bachelor/Master/Ph D in Computer Science, Data Engineering, or a related field and 5+ years of professional experience.
Expert‑level Python and Py Spark/Scala Spark experience Proven track record building resilient, production‑grade data pipelines with rigorous data‑quality and validation checks.
Data‑platform skills: operating Spark clusters, job schedulers, or orchestration frameworks (Airflow, Dagster, custom schedulers).
Working knowledge of ML lifecycle and model serving; familiarity with techniques for audience segmentation or look‑a‑like modelling is a big plus.
Rust proficiency (we use it for backend services and compute‑heavy client‑side modules). #J-18808-Ljbffr
