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Projekt-Nr 32340-01
Business Engineer (m/w) "ETL Tool KNIME"

Dieses Projekt ist bereits abgeschlossen.
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Projektangebot für Freelancer
Position: Business Engineer
Projekttyp: Freiberufliche Position (Freelancer)
 
Projektbeschreibung

im Projekt „Infrastrukturdaten für Betrieb und Fahrplan“ sucht der Kunde einen externen Consultant für folgende Tätigkeiten:


Analyse von betrieblichen Infrastrukturdaten, insbesondere den Datenstrukturen, Datenflüssen und Datenmodellen sowie den Vergleich verschiedener Datenmodelle

Erstellung von Algorithmen zur Extraktion und Transformation der Bestandsdaten (aus mehreren Systemen) in ein anderes Datenmodell

Prüfung der Datenintegrität der transformierten Daten

Automatisiertes Testen der Algorithmen zur Transformation der Daten aus Quellsystem in Zielsystem
Anforderungen

Selbsteinschätzung zu den MUSS und SOLL Anforderungen


Muss-Kriterium

Mindestens 3 Jahre aktuelle Erfahrung mit Graphen-basierten Daten¬architekturen inkl. des

Entwufres der Datenstrukturen

Mindestens 3 Jahre aktuelle Erfahrung in Transformation und Konsolidierung unterschiedlicher Datenmodelle in ein Datenmodell

Mindestens 3 Jahre aktuelle Programmiererfahrung im Bereich der Datentransformation (z.B. mit KNIME)

Mindestens 3 Jahre aktuelle Erfahrung in der Anwendung von SQL (Datenbanken: Oracle

und Postgres) und XML


Soll-Kriterium

Mehrjährige Erfahrung in der Anwendung und Betrieb von Graphdatenbanken (z.B. Neo4j) ca. 3

Jahre

Mehrjährige Erfahrung mit dem Entwickeln und Operationalisieren von Datenplattformen im Big Data-Umfeld

Erfahrung im Umgang mit dem ETL Tool KNIME

Erfahrung mit dem RailSystem Model

Erfahrung in agilen Projekten und / oder DataOps Umfeld

Zertifizierung als Data Engineering (z.B. IBM Data Engineering

Zertifizierung, Google Professional Data Engineer, AWS Certified Data Analytics)

Analytisches und vernetztes

Denken

Kommunikationsfähigkeiten für die Präsentation von Analyseergebnissen


Addons

Geplanter Projektstart: 13.2.2023
Projektende: 31.12.2023
Einsatzort: Frankfurt Main (70 % remote, 30 % vor Ort)
Auslastung: 100%

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