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Big Data Engineer (m/w) at REWE Digital GmbH (Köln, Deutschland)

Das gibt es bei uns zu tun: Entwicklung von end- to end Big Data Lösungen entlang der Wertschöpfungskette der REWE Group unter Einsatz einschlägiger Technologien (Hadoop, Spark, etc.)Analyse und Verarbeitung großer Mengen strukturierter und unstrukturierter DatenEntwurf und Implementierung von Datenmodellen, Datenflüssen sowie APIs zur Ermöglichung einer performanten Nutzung großer DatenmengenKontinuierliche Sicherstellung und Verbesserung der DatenqualitätOperationalisierung von Data Science Modellen für den produktiven EinsatzPartizipation bei der Technologie AuswahlEigenverantwortliches Arbeiten in selbstorganisierten, agilen cross- funktionalen Teams mit viel Gestaltungsspielraum und enger Zusammenarbeit mit FachabteilungenIntensiver Wissensaustausch und vielfältige Weiterbildungsmöglichkeiten der persönlichen, methodischen und technischen ExzellenzDas solltest Du können:

Data Engineer (m/f) - Spark, Scala - at travel audience at travel audience GmbH (Berlin, Germany)

What you’ll do: Being a member of the data-team, you will be working in a cross-discipline, full stack delivery team focused on one of many core business objectives.Gather and process raw data at scale (including writing programs & scripts, web scraping, calling APIs, write SQL queries, etc.).Work closely with our other engineers and data scientists to integrate algorithms into our production systems.Process unstructured data into a form suitable for analysis, automate the analysis and make the results available.

Senior Software Engineer, Recommendation & Personalization (Java, Big Data) at Zalando SE (Berlin, Germany)

THE OPPORTUNITY As a software engineer in the area of “Recommendation & Personalization” you are working on Zalando state-of-the-art recommendation systems serving millions of customers with highly relevant and personalized content. You will be working with the newest technologies to build a SAAS component which can be fully leveraged within our Zalando platform. Your main challenges will include working with large amounts of data, deliver high-quality recommendation results and at the same time provide a low-latency, rock solid and auto-scaling production system.