Gestaltung der technischen Architektur sowie Aufbau und Weiterentwicklung der Datenintegrations- und Verarbeitungsprozesse in der NUM DAAeD-Infrastruktur, Anbindung neuer externer Datenquellen wie privater Krankenversicherer, Krebsregister und Einwohnermeldeämter und Sicherstellung sicherer, skalierbarer Datenflüsse, Gewährleistung eines zuverlässigen Betriebs zur sicheren Annahme, Verarbeitung und Bereitstellung pseudonymisierter Gesundheitsdaten, Validierung, Harmonisierung und Transformation heterogener Daten inklusive Entwicklung automatisierter Routinen und Pflege von Mappings (z. B. in SQL oder Python, Weiterentwicklung zentraler Schnittstellen zu NUKLEUS und zur Trusted Third Party sowie Mitarbeit an Datenschutzkonzepten, technischen Spezifikationen und Systemdokumentation, Übersetzung wissenschaftlicher Anforderungen aus Forschung, Epidemiologie und Medizin in robuste technische Lösungen zur Stärkung der NUM-Dateninfrastruktur im Projekt ENRICH

Konzeption und Weiterentwicklung unseres Enterprise-Datenmodells im Azure-Lakehouse - mit Schwerpunkt auf Data Vault (Raw/Business Vault) sowie abgeleiteten Data Marts (z. B. Kimball), Modellierung von Hubs, Links, Satellites (inkl. Historisierung, Keys, Loaded/Record Source, PIT/Bridge-Konzepte) und Ableitung fachlicher Sichten für Analytics & Reporting, Definition von Modellierungsstandards, Namenskonventionen und Best Practices für Wiederverwendbarkeit, Skalierbarkeit und Governance, Enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen, Data Engineers, BI/Analytics und Data Governance, um Anforderungen in robuste, nachvollziehbare Datenstrukturen zu übersetzen, Qualitätssicherung der Datenmodelle (Konsistenz, Historisierung, Nachvollziehbarkeit, Testbarkeit) über den gesamten Datenlebenszyklus, Unterstützung bei der Integration neuer Quellsysteme: Analyse, Mapping, Modell-Impact, Regelwerke und Dokumentation, Mitarbeit an Architektur- und Technologieentscheidungen rund um Data Vault im Lakehouse (z. B. Automatisierung, Metadaten, Orchestrierung)

Operate, optimise, and further develop our Microsoft Fabric ecosystem (Lakehouse, Warehouse, Pipelines, Semantic Models)., Design, build, and maintain Power BI reports and dashboards based on clearly defined business requirements., Support and enhance our existing SQL Server and SSAS (Tabular/Multidimensional cubes) landscapes when needed., Work closely with business partners to understand reporting demands and translate them into reliable, scalable BI solutions., Ensure data quality, performance, governance, and documentation across our analytics platform.

Own and improve our ML training and evaluation pipelines, making them more reliable, flexible, and easier to extend, Improve configuration, maintainability, and traceability of our ML workflows (e.g., parameter handling, experiment tracking, pipeline design), Reduce complexity and improve reliability in our Google Earth Engine (GEE) feature pipeline, Contribute to the development of our geospatial data infrastructure, extending our capacity to store and process vector files, as well as high-resolution raster datasets, Own and improve our CI/CD and testing strategy, supporting integration tests, dependency upgrades, and stronger release hygiene, Support with further development of our GCP infrastructure, adapting our architecture, monitoring and access management to evolving needs

Betreuung des größten Data Warehouse Systems der Steuerverwaltung in Nordrhein-Westfalen, Technische Analysen bei Fehlern, Spontane Auswertungen, Neueinführung von neuen DWH-Projekten, Mitwirkung bei Produktionsläufen von Bestandsprodukten

Betreuung des größten Data Warehouse Systems der Steuerverwaltung in Nordrhein-Westfalen, Technische Analysen bei Fehlern, Spontane Auswertungen, Neueinführung von neuen DWH-Projekten, Mitwirkung bei Produktionsläufen von Bestandsprodukten

Analysieren fachliche und technische Anforderungen und konzipierst skalierbare Data-Warehouse-Architekturen, Entwickeln, implementieren und betreiben Prozesse zur Datenintegration, Sicherstellen eines einheitlichen Data-Governance-Modells und entwickelst es weiter, Bereitstellen von Daten für BI-Tools (insbesondere Power BI) und unterstützt beim Reporting, Übersetzen von Fachanforderungen in technische und architektonische BI-Konzepte, Modellieren, strukturieren und optimieren komplexe Datenstrukturen, Durchführen von Modul- und Integrationstests zur Sicherstellung der Datenqualität, Enge Zusammenarbeit mit Fachbereichen (Sales, Operations, DTC) und weiteren Stakeholdern

Betreuung von Klinik- und Forschungsprojekten im Bereich computergestützte Neuropathologie, insbesondere mit Fokus die Aufbereitung und Bereitstellung von hochqualitativen Datensätzen für das maschinelle Lernen, Implementierung und Validierung von Algorithmen zur Analyse neuropathologischer Bild- und Klinikdaten, Eigenständige Entwicklung digitaler Workflows für Forschung und Diagnostik, inklusive Schnittstellen zu Labor- und Bildmanagementsystemen, Eigenständige bioinformatische Auswertung der Daten in Forschungsvorhaben, Mitbetreuung der IT-Infrastruktur des Instituts für Neuropathologie und eigenverantwortliche Betreuung von Teilbereichen der Infrastruktur

Fachliche und disziplinarische Führung sowie gezielte Weiterentwicklung eines Teams von 7 Data Platform Engineers, Mentoring und technischer Sparringspartner für dein Team mit Fokus auf Spezialisierung, Qualität und nachhaltige Engineering-Standards, Verantwortung für Entwicklung, Skalierung und Betrieb der Data Platform-Infrastruktur auf Basis von Azure, Azure Databricks und Google Cloud Platform, Verantwortung für den Betrieb des aktuellen Oracle Data Warehouse mit dedizierten Engineers und der Perspektive der Überführung in die moderne, cloudbasierte Data Analytics Platform, Etablierung und Weiterentwicklung von Infrastructure-as-Code-Ansätzen zur standardisierten, reproduzierbaren und sicheren Plattformbereitstellung, Aufbau und Betrieb durchgängiger Automatisierungs- und CI/CD-Pipelines (u. a. Terraform, Azure DevOps, Monitoring- und Security-Lösungen), Enge Zusammenarbeit mit Data Engineering-, Analytics- und weiteren Stakeholder-Teams zur Bereitstellung stabiler, performanter Plattform-Services, Sicherstellung von Performance, Skalierbarkeit, Sicherheit, Governance und Transparenz der Data Platform, Evaluierung neuer Cloud- und Plattform-Technologien sowie aktive Mitgestaltung der Data Platform-Strategie

Contribute to process improvements in reporting and analytics workflows, Support the creation and maintenance of dashboards in Power BI and Google Looker Studio, Collaborate with cross-functional teams to gather business requirements, then retrieve and prepare data from the data warehouse, Support data integration from operational databases or APIs to the data warehouse, Monitor and validate data pipelines to ensure accuracy and consistency, Conduct ad-hoc analyses to support the Marketing, Sales, Operations, Tech, and Finance teams, Document key metrics, definitions, and dashboards in Confluence and Git

Verantwortung für die Entwicklung und Wartung unserer Data Products für verschiedene Bereiche des öffentlichen Sektors, zum Beispiel Gesundheit, Finanzen oder Personal, Verantwortung für den gesamten Implementierungszyklus der Data Products bei unseren Kunden einschließlich der fachlichen und operativen Kommunikation, Enge Zusammenarbeit mit den Customer Success Verantwortlichen sowie Übernahme des 2nd Level Supports, Weiterentwicklung von Best Practices, etwa zu Datenqualität, Datenmanagement und Dokumentation, Hands on Arbeit mit unserem Tech Stack, zum Beispiel Python, dbt und Airflow, Aktive Weiterentwicklung und Standardisierung unserer Data Products, Strategische Mitwirkung an der Weiterentwicklung unserer Software sowie bei Bedarf Übernahme der Product Owner Rolle in unseren Product Squads

Independently build a new Databricks unit at 23DATA, from strategy to team building, acting as an entrepreneur, consultant, and visionary., Acquire customers independently with sales drive, create offers, and conduct feasibility checks., Accompany decision-makers from the first touchpoint to long-term business relationships, positioning 23DATA as a trusted advisor in the Databricks & Cloud environment., Take on projects hands-on from architecture to go-live when necessary., Lead your team with clarity and appreciation, ensuring projects are successfully and sustainably completed., Actively shape the future of 23DATA with your entrepreneurial perspective, going beyond daily project work.

Work together with other backend engineers, traders and quants in a very small and collaborative team environment, but also contribute in larger cross collaborative projects across the company., Develop and maintain services to handle energy market integrations across many suppliers and geographies., Improve our utilization, accuracy and automation of the smart device portfolio., Work with predictive and optimization models across various device types, geographies, and markets.

Own features end-to-end: design, planning, implementation, tests, documentation, maintenance and improvements., Shape architecture and technical direction through code and design discussions., Contribute to a culture of engineering excellence by maintaining high standards for code quality, observability, scalability and security., Work with our solution engineering team and customers to turn user problems into clean, maintainable solutions., Design and implement solutions that integrate with modern data stacks: warehouses, lakes, object storage, and analytics engines., Mentor teammates and Open Source contributors, raising the bar for engineering quality., Contribute to our Open-Source Core by building features and engaging with the community e.g. via PR reviews or collaboration., Sustain a culture of experimentation by keeping up with developments in the Python ecosystem, AI-assisted development workflows, and evolving data architectures and technologies.

Own features end-to-end: design, planning, implementation, tests, documentation, maintenance and improvements., Shape architecture and technical direction through code and design discussions., Contribute to a culture of engineering excellence by maintaining high standards for code quality, observability, scalability and security, Work with our solution engineering team and customers to turn user problems into clean, maintainable solutions., Design and implement solutions that integrate with modern data stacks: warehouses, lakes, object storage, and analytics engines., Mentor teammates and Open Source contributors, raising the bar for engineering quality., Contribute to our Open-Source Core by building features and engaging with the community e.g. via PR reviews or collaboration., Sustain a culture of experimentation by keeping up with developments in the Python ecosystem, AI-assisted development workflows, and evolving data architectures and technologies.

Analyse und Verarbeitung von strukturierten und unstrukturierten Daten, Konzeption und Durchführung von Versorgungsanalysen im Rahmen des Sicherstellungsauftrages, Schnittstellen- und prozessorientierte Datenaufbereitung und Visualisierung kontextreicher Daten, Unterstützung bei der Weiterentwicklung und Optimierung von Datengrundlagen für die Prozesse unserer Fachbereiche, Unterstützung bei der Automatisierung/Digitalisierung datengetriebener Prozessabläufe, Fachliche Weiterentwicklung von IT-Systemen, Datawarehouse-Berichten und Prozessen zur Qualitätssicherung der Sicherstellungsstammdaten, Schnittstellenfunktion zwischen Anwender*innen und interner IT

Lehrveranstaltungen in den Bachelor- und Masterstudiengängen Informatik des Fachbereiches in deutscher und englischer Sprache durchführen, Forschungs- und Entwicklungsarbeiten umsetzen, Drittmittelprojekte akquirieren und leiten und sich am Wissenschaftstransfer beteiligen, Die nationale wie internationale, interdisziplinäre Zusammenarbeit mit Institutionen aus Wirtschaft, Wissenschaft und Gesellschaft unterstützen, Sich in der Selbstverwaltung der Hochschule engagieren, Aktiv zur Umsetzung der Ziele des Hochschulentwicklungsplans beitragen, insbesondere der Nachhaltigkeitsziele, Sich aktiv in der Grundlagenlehre in der Informatik beteiligen, insbesondere im Bereich Datenbanksysteme, Bereitschaft zur Mitwirkung bei der Planung und Organisation von Fachkonferenzen sowie aktives Engagement in Fachorganisationen

Sicherstellung der Planung, des Betriebs und der Entwicklung sowie des Systemmanagements der Data Science Plattform, Analyse großer, heterogener Datenbestände zur Ableitung fundierter Geschäftsentscheidungen, Entwicklung, Training und Validierung von Machine-Learning- und KI-Modellen (z.B. Prognosen, Klassifikation, Anomalieerkennung), Aufbau und Pflege von Datenpipelines in Zusammenarbeit mit dem Data Engineers für Analysen und Reporting, Visualisierung und verständliche Aufbereitung von Analyseergebnissen für Fachbereiche und Management, Enge Zusammenarbeit mit Fachabteilungen zur Identifikation von Use Cases und datengetriebenen Optimierungspotenzialen, Dokumentation der Modelle, Methoden und Ergebnisse sowie Sicherstellung der Nachvollziehbarkeit, Kontinuierliche Beobachtung neuer Technologien, Tools und Methoden im Bereich Data Science und deren Bewertung für den Einsatz im Unternehmen

Beratung der Fachbereiche und Support für Anwender rund um MicroStrategy und Exasol, Pflege und Weiterentwicklung unserer Analyseschichten für Wholesale und E-Commerce, Umsetzung von Anforderungen in modernen BI-Applikationen inklusive Beratung und Implementierung, Verantwortung für Rollen- und Rechtemanagement sowie die Einhaltung von Sicherheitsrichtlinien, Aktive Mitarbeit in spannenden IT-Projekten

Aufbau und Weiterentwicklung der technischen Basisinfrastruktur im Projekt MiHub, Entwicklung und Betrieb zentraler IT-Komponenten des intersektoralen Datenraums, Konzeption und Implementierung gemeinsamer IT-Dienste (Authentifizierung, Monitoring, föderierte Datenqualitätsbewertung), Technische Dokumentation, Qualitätssicherung und Evaluation der entwickelten Komponenten