Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle eine webbasierte Plattform zur automatisierten Datenextraktion mit Generativer KI.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen in Frankfurt am Main mit Fokus auf Cloud-Services.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und spannende Projekte.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit hervorragenden Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite mit modernster Technologie.
- Qualifikationen: Mindestens 3 Jahre Erfahrung in Python und AWS-Services.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Wir suchen einen Senior Developer (ML/Data) zur Unterstützung bei der Entwicklung einer webbasierten Plattform zur automatisierten Extraktion und Verarbeitung von Dokumentendaten mittels Generativer KI. Das Projekt fokussiert sich auf die Steigerung der Produktivität und Qualität in administrativen Prozessen durch den Einsatz modernster Cloud-Services und Large Language Models.
Ihre Aufgaben
- Integration und Anpassung von Services zur Datenextraktion und Automatisierung (z.B. Extraktion aus PDF-Vertragsunterlagen, Interpretation, Bereinigung und Überführung in JSON‑Strukturen bzw. Vektordatenbanken)
- Analyse gemeinsam mit Fachexperten anhand von Echtbeispielen und Ableitung technischer Anforderungen
- Konzeption der technischen Umsetzung unter Nutzung von AWS Bedrock Data Automation oder anderer technischer Services
- Implementierung und Anpassung der Komponenten entsprechend der Konzeption
- Testen, Debuggen sowie Optimierung gemeinsam mit Fachanwendern zur Sicherstellung der Qualitätsstandards
- Erstellung technischer und fachlicher Dokumentation
- Durchführung von Arbeitspaketen, Erreichen von Storypoints sowie Sicherstellung der Team‑Velocity im Rahmen agiler Sprints und PI‑Intervallen
- Kontinuierliche Verbesserung der Prozesse und enge Zusammenarbeit im Team
Muss‑Anforderungen
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Programmierung im Enterprise‑Umfeld bei Unternehmen mit mehr als 10.000 Mitarbeitenden in der Programmiersprache Python sowie entsprechende technische Fähigkeiten
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Kommunikation mit Endnutzern und in der Anforderungserhebung sowie entsprechende kommunikative Fähigkeiten
- Nachweis von mindestens 4 Referenzen bezüglich der Erfahrung in der automatisierten Extraktion von Daten aus Vertrags‑ und Rechnungsdokumenten sowie deren strukturierte Aufbereitung in vorgegebene Datenformate
- Mindestens 5 Jahre Erfahrung mit AWS‑Services für die Dokumenten‑ und Datenextraktion, wie beispielsweise Bedrock Data Automation oder Textract, innerhalb der AWS‑Umgebung sowie entsprechende technische Fähigkeiten
Kann‑Anforderungen
- Nachweis von mindestens 3 Referenzen für die Integration der Datenextraktion in RAG‑Pipelines und Workflows auf Basis von AWS, zum Beispiel unter Nutzung von Bedrock, Data Automation und weiteren AWS‑Services
- Mindestens 5 Jahre Erfahrung im Aufbau der entsprechenden Infrastruktur in AWS
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Nutzung von AWS Bedrock Data Automation
Der Einsatzort ist Frankfurt am Main. Der Leistungszeitraum umfasst 80 Personentage, wovon 8 Tage vor Ort für PI‑Planungen und Workshops vorgesehen sind.
Python-Entwickler (m/w/d) Datenextraktion (Ref.Nr.: 47164) Arbeitgeber: United States Digital Space LLC
Reserved ist ein dynamisches und wachsendes Modeunternehmen, das seinen Mitarbeitenden eine inspirierende Arbeitsumgebung bietet. Mit einer modernen Arbeitswelt, attraktiven Rabatten und umfangreichen Benefits wie Bike Leasing und betrieblicher Altersvorsorge fördern wir nicht nur die Work-Life-Balance, sondern auch die persönliche und berufliche Entwicklung unserer Mitarbeiter. In Mannheim hast du die Möglichkeit, in einem kreativen Team zu arbeiten und deine Leidenschaft für Mode in einem unterstützenden Umfeld auszuleben.
Kontaktdaten:
United States Digital Space LLC Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Python-Entwickler (m/w/d) Datenextraktion (Ref.Nr.: 47164) erhalten könnten
✨Zeig dein Können in Data Science Wettbewerben!
Nimm an Wettbewerben wie Kaggle oder DrivenData teil. Dort kannst du deine Fähigkeiten in der Datenanalyse und im maschinellen Lernen unter Beweis stellen, was dir nicht nur praktische Erfahrungen bietet, sondern auch deine Sichtbarkeit in der Branche erhöht.
✨Nutze lokale Data Science Meetups!
Schau dir lokale Meetups und Networking-Events an, die sich auf Data Science fokussieren. Dort kannst du Gleichgesinnte treffen, dein Netzwerk erweitern und möglicherweise Kontakte knüpfen, die dir zu einem befristeten Job helfen könnten.
✨Hebe deine Projekte hervor!
Wenn du bereits an Projekten gearbeitet hast, sei es im Studium oder privat, präsentiere sie auf Plattformen wie GitHub. Das zeigt zukünftigen Arbeitgebern nicht nur dein Können, sondern auch deine Leidenschaft für Data Science.
✨Bewerbungen über unsere Website!
Vergiss nicht, dich direkt über unsere Website bei United States Digital Space LLC zu bewerben! Dort hast du die besten Chancen, gesehen zu werden und wir freuen uns immer über neue Talente in unserem Team.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Python-Entwickler (m/w/d) Datenextraktion (Ref.Nr.: 47164) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Daten, Daten, Daten!:In der Datenwissenschaft kommt es darauf an, wie gut du mit Daten umgehst. Vergiss nicht, in deinem Lebenslauf Projekte oder Arbeiten zu erwähnen, bei denen du Daten analysiert oder Modelle entwickelt hast. Verwende auch spezifische Tools oder Programmiersprachen, die du bereits benutzt hast, wie Python oder R – das beeindruckt sicher!
Zeig uns deinen Code!:Wenn du ein paar coole Projekte oder Forschungsarbeiten hast, vielleicht sogar auf GitHub, wäre jetzt der perfekte Moment, das zu zeigen! Gerade bei einer befristeten Stelle ist es wichtig, dass du einen Nachweis über deine Fähigkeiten liefern kannst. Ein Portfolio oder Links zu deinen Arbeiten machen einen riesigen Unterschied.
Begeisterung ist der Schlüssel!:In deinem Anschreiben kannst du zeigen, wie sehr du für den Job brennst. Erkläre, warum du dich für die befristete Stelle bei United States Digital Space LLC interessierst, und was du in dieser Zeit lernen und beitragen möchtest. Das zeigt nicht nur deine Motivation, sondern auch, dass du dir Gedanken über das Team und das Unternehmen gemacht hast.
Klar kommunizieren!:Datenwissenschaftler müssen oft ihre Ergebnisse einfach und klar kommunizieren. Achte darauf, dass dein Anschreiben und Lebenslauf strukturiert und übersichtlich sind. Das hilft nicht nur dir, sondern zeigt auch United States Digital Space LLC, dass du in der Lage bist, komplexe Informationen verständlich zu präsentieren.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei United States Digital Space LLC vorbereitet
✨Mach dich mit den wichtigsten Tools vertraut
Im Data-Science-Bereich sind Kenntnisse in Tools wie Python, R und SQL absolut entscheidend. Sei bereit, während des Interviews konkrete technische Fragen zu diesen Tools zu beantworten oder sogar kleine Aufgaben zu lösen. Zeig, dass du die Funktionsweise dieser Technologien wirklich verstehst und anwenden kannst.
✨Präsentation deiner Projekte
Da es sich um eine befristete Stelle handelt, solltest du dein Portfolio oder deine bisherigen Projekte gut im Blick haben. Bereite eine kurze Präsentation deiner Arbeit vor – gehe auf die Problemstellung, deine Herangehensweise und die Ergebnisse ein. Zeig, was du gelernt hast und wie du dieses Wissen in die neue Rolle einbringen kannst.
✨Verstehe die Daten, die du analysierst
Interviewer im Bereich Data Science wollen oft überprüfen, wie gut du die verschiedenen Datentypen und deren Anwendung verstehst. Sei darauf vorbereitet, Szenarien zu diskutieren, in denen du bestimmte Datenquellen analysiert oder bereinigt hast. Das zeigt nicht nur technisches Know-how, sondern auch analytisches Denken.
✨Fragen zur Teamarbeit und Projekterfahrung
Befristete Stellen bedeuten oft, dass du in einem dynamischen Team arbeiten wirst. Sei bereit, Fragen zu deiner Teamarbeit und deinen Erfahrungen in Projekten zu beantworten. Erzähl, wie du Herausforderungen in der Zusammenarbeit gemeistert hast und welche Rolle du im Team übernommen hast.
