Data Engineer

PROGRAMMIERSPRACHEN UND DATENMANAGEMENT:
​​​​Python: Fortgeschrittene Kenntnisse in der Datenanalyse, -manipulation und -visualisierung mit Bibliotheken wie NumPy, Pandas, Matplotlib und Seaborn. Erfahrung in der Entwicklung und Validierung von Machine-Learning-Modellen mit Scikit-learn und TensorFlow. SQL: Umfassende Erfahrung im Umgang mit Datenbankabfragen, Datenmanipulation und - management, einschließlich Arbeit mit relationalen Datenbanken (z.B. PostgreSQL, MySQL) und NoSQL-Datenbanken (MongoDB).
  DATA WAREHOUSE UND ETL: Erfahrungen in der Planung, Implementierung und Wartung von Data Warehouses sowie in der Extraktion, Transformation und dem Laden (ETL) von Daten für Business-Intelligence-Zwecke.
  ZERTIFIZIERUNGEN UND KOMPETENZEN: SAS Certified Statistical Business Analyst: Vertiefte Kenntnisse in statistischer Programmierung (SAS/STAT), Anwendung statistischer Analysemethoden wie ANOVA, lineare und logistische Regression zur Aufdeckung von Datenmustern und Unterstützung von Geschäftsentscheidungen. Microsoft Certified Azure Data Scientist: Spezialisiert auf die Entwicklung, Training und Implementierung von Machine-Learning-Modellen auf der Azure-Plattform. Erfahrung in Datenvorbereitung, Feature-Engineering und Modellvalidierung. Microsoft Certified Power BI Data Analyst: Profi in der Datenmodellierung und Transformation in Power BI zur Erstellung interaktiver Berichte und Dashboards, die Geschäftsdaten visualisieren und Einblicke für datengetriebene Entscheidungen bieten.
  LLM/GPT APPLICATIONS: Frameworkgesteuertes Prompt-Engineering von Chatbots: Erfahrung in der Nutzung von Chatbot-Technologien wie ChatGPT und Gemini zur Optimierung von Arbeitsabläufen. Spezialisierte GPT-Assistenten: Expertise in der Anpassung von GPT-Modellen, um die Sprach-AI für spezifische Anwendungsfälle unternehmensweit zu skalieren.
  DATENVISUALISIERUNG UND -ANALYSE: Erstellung aussagekräftiger Visualisierungen mit Power BI, Tableau und Excel zur Kommunikation von Datenanalysen und Erkenntnissen.
  CLOUD UND WEBENTWICKLUNG: Grundlegende Kenntnisse und praktische Erfahrung in Cloud-Technologien (AWS, Azure) und Webentwicklung.
  PROZESSMODELLIERUNG UND PROJEKTMANAGEMENT: Erfahrung in der Geschäftsprozessmodellierung und Dokumentation, Kenntnisse in agilen Methoden zur effizienten Projektsteuerung.