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Du bereitest komplexe Versicherungsdaten so auf, dass sie zuverlässig, sicher und für Analytics-, Pricing- und Machine-Learning-Anwendungen nutzbar werden. Gemeinsam mit Fachbereichen und Technologie-Teams entwickelst du skalierbare Cloud-Lösungen, die einen nachhaltigen Mehrwert für unser Unternehmen schaffen.\n Du konzipierst, entwickelst und betreibst skalierbare ETL- und ELT-Pipelines für strukturierte und unstrukturierte Daten\n Du entwickelst robuste Datenverarbeitungslösungen mit Python, SQL und Frameworks wie PySpark oder Pandas\n Du gestaltest und optimierst Data Lakes, Cloud Data Warehouses und Datenmodelle für Analytics- und Machine-Learning-Anwendungen\n Du automatisierst Workflows und Batch-Prozesse mit Orchestrierungstechnologien wie Apache Airflow, Dagster, Prefect oder AWS Step Functions\n Du implementierst automatisierte Qualitätskontrollen und stellst die sichere, korrekte und nachvollziehbare Verarbeitung von Kunden-, Finanz- und Versicherungsdaten sicher\n Du optimierst Abfragen, Speicher und Rechenleistung und bringst Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Cloud-Kosten in Einklang\n Du arbeitest mit Analysten, Data Scientists, Machine Learning Engineers und Versicherungsfachleuten zusammen und übersetzt Datenanforderungen in nachhaltige Lösungen\n Du verfügst über einen Hochschulabschluss in Informatik, Data Engineering, Software Engineering oder einer vergleichbaren Fachrichtung beziehungsweise über gleichwertige Berufserfahrung\n Du bringst mehrere Jahre praktische Erfahrung im Aufbau produktiver Datenlösungen sowie sehr gute Python- und SQL-Kenntnisse mit\n Du hast Datenlösungen auf einer führenden Cloud-Plattform entwickelt, idealerweise AWS; 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