Dateningenieur/in iv.)

Verantwortlich für den Ausbau und die Optimierung unserer Daten- und Datenpipeline-Architektur für SMT-bezogene Prozesse sowie für die Optimierung des Datenflusses und der Datenerfassung für bereichsübergreifende Teams. Zudem verantwortlich für die Pflege und Aktualisierung der Big-Data-Hardware und der Datenstruktur gemäß dem Umfang der PAE-SMT-Projekte.

Konzeption und Sicherstellung der Datenstandardisierung sowie des Data Lake und Data Warehouse (JuP1 Central Database).

Erstellung, Integration und Wartung einer optimalen Datenpipeline-Architektur für SMT-Prozesse.

Zusammenführung großer, komplexer Datensätze, die funktionale und nicht-funktionale Anforderungen aus Business und Management erfüllen.

Identifikation, Konzeption und Umsetzung interner Prozessverbesserungen, z. B. Automatisierung manueller Prozesse, Optimierung der Datenbereitstellung sowie Vorschläge zur Neugestaltung von Daten und Infrastruktur für eine höhere Skalierbarkeit - jeweils im Einklang mit dem PAE-SMT-Umfang.

Aufbau, Design und Review der Datenstruktur, die für eine optimale Extraktion, Transformation und das Laden (ETL) von Daten aus einer Vielzahl von Datenquellen erforderlich ist, unter Einsatz von SQL und Azure Databricks (“Big Data”-Technologie).

Entwicklung von Analytics-Tools, die die Datenpipeline nutzen, um umsetzbare Erkenntnisse zur operativen Effizienz und zu weiteren zentralen Leistungskennzahlen des Unternehmens bereitzustellen.

Zusammenarbeit mit weiteren Stakeholdern im gesamten AE-Bereich, einschließlich Management-, Produkt-, Daten- und Design-Teams, zur Unterstützung bei datenbezogenen technischen Themen sowie zur Erfüllung ihrer Datenanforderungen.

Sicherstellung, dass unsere Daten getrennt, geschützt und sicher sind und ausschließlich für den jeweils berechtigten Personenkreis im definierten Verantwortungsumfang zugänglich sind.

Erstellung von Datentools für Mitglieder der Analytics- und Data-Science-Teams, die sie dabei unterstützen, unser Produkt weiterzuentwickeln und zu optimieren, um eine innovative Branchenführerschaft zu erreichen.

Konzeption und Pflege der Data-Warehouse-Struktur.

Konzeption und Pflege des JuP1 Data Lake.

Zusammenarbeit mit der Data-Management-Struktur zur Sicherstellung der Data Governance.

• Soziale Kompetenzen:
• Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit und sehr gute Zusammenarbeit im Team
• Selbstständige Arbeitsweise sowie die Fähigkeit, mehrere Teams, Systeme und Produkte zu unterstützen
• Sehr gute analytische Fähigkeiten und ausgeprägte Problemlösungskompetenz, auch unter Zeitdruck
• Fähigkeit, in dynamischen Umgebungen schnelle und fundierte Entscheidungen zu treffen
• Technisches Wissen - Betriebssysteme & Infrastruktur:
• Sehr gute Kenntnisse in UNIX/Linux- und Windows-Servern
• Kenntnisse in Server-Virtualisierungssoftware
• Kenntnisse in Backup-Systemen und -Software
• Sehr gute Kenntnisse in Cluster-Software für Server sowie Hochverfügbarkeits-Technologien
• Kenntnisse in Datenspeichersystemen
• Technisches Wissen - Datenbanken & Datenmanagement:
• Sehr gute Kenntnisse in der Datenbankadministration
• Sehr gute SQL-Kenntnisse
• Kenntnisse in der Datenintegration aus mehreren Quellen
• Grundkenntnisse in BI-Technologien
• Kenntnisse in Data Science, Big Data und Machine Learning (wünschenswert)
• Programmierung & Entwicklung:
• Kenntnisse in mindestens einer höheren Programmiersprache (z. B. C, Python, Java oder vergleichbar)
• Erfahrung in der Anpassung und Modifikation von Anwendungen in höheren Programmiersprachen
• Berufliche Anforderungen:
• Sehr gute Englischkenntnisse
• Zeitliche Verfügbarkeit für Notfall-Einsätze gemäß internen Eskalationsverfahren
• Reisebereitschaft; sofern erforderlich, Bereitschaft zur Beantragung eines mexikanischen Reisepasses und Visums im Rahmen der gesetzlichen Vorgaben
• Erfahrung mit Standards der Automobilindustrie oder der Elektronikfertigung (wünschenswert)

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