Die Position verbindet technische Umsetzung mit geschäftlicher Ausrichtung und stellt sicher, dass Lösungen an sich verändernde kommerzielle Anforderungen angepasst werden können, während gleichzeitig architektonische Konsistenz und Standardisierung gewährleistet bleiben. Aufgabenbereiche Mitarbeit in Projekten des europäischen Data Science & Advanced Analytics Teams.Konzeption, Design, Entwicklung und Umsetzung komplexer innovativer KI-/Machine‑Learning‑Lösungen sowie Durchführung und Implementierung von Konzeptstudien unter Einsatz fortgeschrittener statistischer Methoden.Entwicklung von Deep‑Learning‑Modellen zur Extraktion strukturierter medizinischer Konzepte aus unstrukturierten Daten.Produktionsreife Implementierung von Machine‑Learning‑Algorithmen auf Big‑Data‑Plattformen.Anwendung moderner Data‑Mining‑ und Machine‑Learning‑Techniken im Zusammenhang mit Healthcare‑Big‑Data zur Identifikation komplexer Zusammenhänge und zur Verknüpfung heterogener Datenquellen.Fortgeschrittener Einsatz von Large Language Models für Zusammenfassungen, Chatbots, Entitätsextraktion usw.Entwicklung grundlegender Deep‑Learning‑Modelle für Assets und Patienten.Aufbau und Training neuer produktionsreifer Algorithmen, die aus komplexen, hochdimensionalen Daten lernen und Muster erkennen, aus denen ML‑Modelle und Anwendungen entwickelt werden können.
Modernisierung der Datenplattform (Oracle, Snowflake)Weiterentwicklung des Snowflake-Datenmodells und Aufbau moderner ELT-PipelinesAnalyse von Daten aus verschiedene Quellsystemen und Übersetzung in optimale Snowflake-ZielmodelleErstellung und Pflege unternehmensweiter Datenmodelle sowie ArchitekturstandardsMitarbeit an Maßnahmen zur Sicherstellung von Datenqualität und an der Weiterentwicklung von Data-Governance-ProzessenAbstimmung mit IT, Fachbereichen und internen Stakeholdern im Rahmen von Anforderungen, Datenmodellen und ArchitekturentscheidungenNutzung moderner Snowflake-Funktionen sowie Anwendung etablierter Entwicklungs- und Betriebsstandards (z.
Modernisierung der Datenplattform (Oracle, Snowflake) Weiterentwicklung des Snowflake-Datenmodells und Aufbau moderner ELT-Pipelines Analyse von Daten aus verschiedene Quellsystemen und Übersetzung in optimale Snowflake-Zielmodelle Erstellung und Pflege unternehmensweiter Datenmodelle sowie Architekturstandards Mitarbeit an Maßnahmen zur Sicherstellung von Datenqualität und an der Weiterentwicklung von Data-Governance-Prozessen Abstimmung mit IT, Fachbereichen und internen Stakeholdern im Rahmen von Anforderungen, Datenmodellen und Architekturentscheidungen Nutzung moderner Snowflake-Funktionen sowie Anwendung etablierter Entwicklungs- und Betriebsstandards (z.
Finanzwesen, Industrie und öffentlicher Dienst Einbindung in laufende Entwicklungs-, Test- und Projektprozesse mit echtem Praxisbezug Enge Zusammenarbeit mit Entwicklern, Projektverantwortlichen und weiteren Schnittstellen Regelmäßiger Austausch zu Arbeitsfortschritt, Anforderungen, Testergebnissen und Optimierungen Strukturierte Einarbeitung sowie Unterstützung durch erfahrene Kolleg:innen Eine steile fachliche Lernkurve in einem kollegialen und unterstützenden Umfeld Je nach Einsatzbereich übernimmst du unter anderem folgende Aufgaben: Fullstack Entwicklung (Schwerpunkt Backend) Unterstützung bei Bugfixing, Updates und der Weiterentwicklung bestehender Anwendungen Mitarbeit an Backend- und Frontend-Komponenten Durchführung und Unterstützung bei Entwickler- und Funktionstests App Testing Installation, Nutzung und systematisches Testen von mobilen Anwendungen Testen verschiedener Datenübernahme-Szenarien (automatisch oder manuell Import/Export) Dokumentation von Testergebnissen, Auffälligkeiten und Verbesserungsvorschlägen Bereitstellung von Testdaten über definierte Import- und Exportprozesse Projekt- und Programmkoordination (Banking / AI & Data) Unterstützung bei der Organisation und Gestaltung des Bereiches AI & Data Services Unterstützung bei der Planung, Koordination und Dokumentation von Projekten Unterstützung bei der Recherche und Konzeption von innovativen Proof of Concepts Vorbereitung von Übersichten, Statusberichten und Präsentationen (MS Office) Pflege und Nutzung u.a. von Jira, Confluence, KI-Tools Kommunikation mit internen und externen Ansprechpartnern in deutscher und englischer Sprache Laufendes (Fach)-Hochschulstudium der Informatik, Wirtschaftsinformatik oder vergleichbaren IT-nahen Studiengängen Grundlegende Kenntnisse im Testing-Umfeld / in der Projektkoordination / über Big Data und Datenmanagement Erste Praxiserfahrung mit objektorientierter Programmierung (OOP) wie z.B.