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ausgeprägtes analytisches Denkvermögen.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Du bringst grundlegende Kenntnisse in Statistik und idealerweise erste Erfahrungen im Bereich Data Science oder Machine Learning mit.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Du hast idealerweise erste Erfahrungen in der Datenanalyse und -visualisierung gesammelt und verfügst über gute Programmierkenntnisse in Python.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Erste Erfahrungen mit Git, Bitbucket, Databricks oder vergleichbaren Entwicklungsumgebungen sind ein Plus, aber kein Muss.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Du arbeitest strukturiert, eigenständig und lösungsorientiert und hast Freude daran, dich in neue Technologien und Themen einzuarbeiten.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Du bringst sehr gute Deutschkenntnisse sowie gute Kommunikationsfähigkeit mit und arbeitest gerne im Team.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003C\u002Fp>\u003Cbr>\u003Ch1>Was wir bieten\u003C\u002Fh1>\u003Cp>\u003Cul>\u003Cli>Attraktives Stundengehalt von 18,90 € brutto.\u003C\u002Fli>\u003Cli>20 Tage Urlaub 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B. in (Wirtschafts-)Informatik, Mathematik oder eine vergleichbare Qualifikation.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Du bringst praktische Erfahrung in der Testautomatisierung sowie im Umgang mit gängigen Testtools wie FitNesse, Playwright\u003Cstrong> \u003C\u002Fstrong>oder Webmate mit.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Du verfügst über grundlegende Programmierkenntnisse in Java und\u002Foder TypeScript und hast Freude daran, sauberen, wartbaren Code zu schreiben.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Du hast Erfahrung mit API-Testing, Testdatenerstellung und gutes Verständnins von SQL.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Du kennst Dich mit agilen Entwicklungsmethoden aus und hast idealerweise Erfahrung mit CI\u002FCD (z. B. 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Du sorgst für stabile, skalierbare und automatisierte Abläufe, von der Datenintegration bis zum produktiven Betrieb.\u003Cbr>\u003Cul>\u003Cli>Du konzipierst, entwickelst und optimierst CI\u002FCD-Pipelines für Data-Workloads und Infrastrukturkomponenten (Infrastructure as Code).\u003C\u002Fli>\u003Cli>Du implementierst performante und robuste ETL-\u002FELT-Prozesse und orchestrierst produktionsreife Datenpipelines inklusive Monitoring, Logging und Alerting.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Du stellst die Stabilität, Skalierbarkeit und Plattformkompatibilität unserer Systeme sicher und entwickelst unsere Architektur kontinuierlich nach aktuellen Best Practices weiter.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Du arbeitest eng mit Data Scientists, Analysts und Fachbereichen zusammen und sorgst für die zuverlässige Bereitstellung hochwertiger, produktiver Datenprodukte.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Du treibst den Aufbau einer nachhaltigen DataOps-Kultur voran mit Fokus auf Automatisierung, Testing, Versionierung und Qualitätssicherung.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Du evaluierst neue Technologien im Bereich Cloud & Data Engineering und führst sie bei Mehrwert zielgerichtet ein.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003C\u002Fp>\u003Cbr>\u003Ch1>Dein Profil\u003C\u002Fh1>\u003Cp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>Du hast Lust, den Auf- und Ausbau eines neuen Unternehmens innerhalb der Genossenschaftlichen Finanzgruppe aktiv mitzugestalten und bringst echte Start-up-Mentalität mit.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>Du hast ein erfolgreich abgeschlossenes Studium, z. B. in (Wirtschafts-)Informatik, Mathematik oder einer vergleichbaren technischen Fachrichtung mit Schwerpunkt Data Engineering \u002F Data Analytics.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>Du bringst mehrjährige Berufserfahrung im DevOps- oder Data-Engineering-Umfeld mit – idealerweise im regulierten Umfeld (z. B. Finanzdienstleistungen).\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>Containerisierung und Orchestrierung mit Docker und Kubernetes gehören für dich zum Arbeitsalltag.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>Du hast praktische Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Cloud-Infrastrukturen, idealerweise im Azure-Umfeld (z. B. Azure Databricks).\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>Du bewegst dich sicher in agilen Entwicklungsumgebungen und verfügst über sehr gute Coding Skills in Python und Java.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>Mit Big-Data-Technologien wie Spark, Airflow oder Kafka hast du bereits gearbeitet.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>Monitoring- und Observability-Tools wie Prometheus oder Grafana sind dir vertraut.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>Du überzeugst durch analytische Stärke, strukturiertes Vorgehen und einen hohen Qualitätsanspruch.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>Du arbeitest selbstständig, verantwortungsbewusst und teamorientiert und verfügst über Deutschkenntnisse auf C1-Niveau.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003C\u002Fp>\u003Cbr>\u003Ch1>Was wir bieten\u003C\u002Fh1>\u003Cp>\u003Cul>\u003Cli>Unbefristete Festanstellung in einem innovativen Unternehmen mit Start-up-Charakter und starken Gesellschaftern.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Hohe Gestaltungsfreiheit in einem motivierten Team, in dem du Deine Ideen einbringen kannst.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Einzigartige Chance, den datengetriebenen Vertrieb in der Genossenschaftlichen FinanzGruppe von morgen mitzugestalten.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Flexible Arbeitszeiten, hybrides Arbeiten sowie moderne Bürokonzepte in Frankfurt und Karlsruhe.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Möglichkeit zur beruflichen Weiterbildung, die auf Dich und Deine beruflichen Ziele zugeschnitten sind.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Regelmäßige Team-Events und Get-Togethers, die den Zusammenhalt stärken.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Überdurchschnittliche Rahmenbedingungen, wie ein attraktives Gehalt mit variabler \"erfolgsabhängiger\" Komponente sowie umfangreiche Benefits wie betriebliche Altersvorsorge, Vermögenswirksame Leistungen, WellPass, Internetpauschale, Fahrtkostenzuschuss u.v.m.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003C\u002Fp>\u003Cbr>\u003Ch1>Bewirb Dich jetzt.\u003C\u002Fh1>\u003Cp>\u003C\u002Fp>",{"industry":92,"employment_type":96,"expertise_skills":101,"it_skills":114,"salary_currency":125,"processed_working_hours":127},[93],{"key":94,"label":95,"count":4},"financial services","Financial Services",[97,99],{"key":55,"label":98,"count":43},"PERMANENT",{"key":26,"label":100,"count":43},"STUDENT",[102,104,106,108,110,112],{"key":103,"label":42,"slug":103,"count":43},"model-documentation",{"key":105,"label":37,"slug":105,"count":43},"statistics",{"key":107,"label":38,"slug":107,"count":43},"data-science",{"key":109,"label":41,"slug":109,"count":43},"data-visualization",{"key":111,"label":40,"slug":111,"count":43},"data-analysis",{"key":113,"label":39,"slug":113,"count":43},"machine-learning",[115,117,119,121,123],{"key":116,"label":32,"slug":116,"count":43},"bitbucket",{"key":118,"label":30,"slug":118,"count":43},"python",{"key":120,"label":34,"slug":120,"count":43},"cookiecutter",{"key":122,"label":31,"slug":122,"count":43},"git",{"key":124,"label":33,"slug":124,"count":43},"databricks",[126],{"key":22,"label":22,"count":4},[128,129],{"key":25,"label":25,"count":43},{"key":54,"label":54,"count":43}]