Data Careers

Data Engineers

sind dafür verantwortlich, unseren Kunden skalierbare und robuste Lösungen für die Prozesse zur Erstellung von Pipelines, Plattformen, Organisation, Governance und Datenqualität anzubieten. Sie haben Erfahrung mit Cloud- und On-Premises-Technologien und Migrationen.

Data Architects

sind für den Entwurf von Referenzarchitekturen zuständig, die wichtige Aspekte der Datenverwaltung, Governance, Domänen, Modellierung, Integration, Sicherheit, Compliance und mehr abdecken. Sie sind verantwortlich für die Entdeckung, Roadmap, Machbarkeitsstudie und Empfehlung von Frameworks, Praktiken und Tools in der Datenwelt, um Geschäftsziele besser zu erreichen.

Data Scientists

sind verantwortlich für die Identifizierung von Geschäftsmöglichkeiten und die Art und Weise, wie auf diese durch die angewandte Nutzung von Daten reagiert werden kann, um so die Kundenergebnisse zu maximieren. Sie spielen sowohl aus technischer als auch aus geschäftlicher Sicht eine strategische Rolle, indem sie den Einsatz fortschrittlicher maschineller Lerntechniken zusammen mit Algorithmen und Erfolgsmetriken vorschlagen, die zur Bewertung der Ergebnisse von Produktionsmodellen dienen.

ML Engineers

sind für die Bereitstellung der technischen Komponenten verantwortlich, die die CD4ML-Grundsätze ermöglichen, wie z. B. Werkzeuge zur Versionierung von Experimenten, Daten-Repositories, Automation Mats und Integrationsschichten mit Produktionsumgebungen. Sie arbeiten eng mit unseren Data Scientists zusammen und bewerten Aspekte der Skalierbarkeit und Leistung für vorgeschlagene Datenmodelle.

Data Analysts

sind verantwortlich für die Durchführung komplexer Analysen, das Vorschlagen von Geschäftsindikatoren und die Entwicklung von Analyselösungen zur Unterstützung der Kunden bei der Schaffung von Geschäftswert. Sie haben Erfahrung darin, Daten in Erkenntnisse umzuwandeln, indem sie das Geschäft verstehen und automatisierte Dashboards zur Darstellung von Ergebnissen und zur Entscheidungsfindung erstellen.

Principal Data Scientist, Berlin

Katharine Jarmul ist Principal Data Scientist bei Thoughtworks Deutschland und Autorin des kürzlich erschienenen O'Reilly-Buches Practical Data Privacy. Zuvor hatte sie zahlreiche Positionen bei großen Unternehmen und Start-ups in den USA und Deutschland inne, wo sie Datenverarbeitungs- und Machine-Learning-Systeme mit Schwerpunkt auf Zuverlässigkeit, Testbarkeit, Datenschutz und Sicherheit implementierte.

Sie ist eine leidenschaftliche und international anerkannte Datenwissenschaftlerin, Programmiererin und Dozentin. Katharine ist auch eine häufige Hauptrednerin auf 

Lead Data Engineer, Munich

Kelsey ist eine Lead Data Engineer bei Thoughtworks mit einem Hintergrund in akustischer Laborphonetik (Linguistik) und arbeitet derzeit als Softwareentwicklerin, Cloud-Infrastrukturspezialistin und Dateningenieurin.  Ihre Leidenschaft ist es, Kunden bei der Entwicklung von Produkten zu helfen, die reale und validierte Geschäftsprobleme lösen, diese Lösungen auf pragmatische und moderne Weise zu entwickeln und Teams in Bezug auf leistungsstarke Verhaltensweisen zu coachen.

Sprich mit Kelsey über nachhaltige Praktiken (sowohl im technischen als auch im nichttechnischen Bereich) im Zeitalter des Klimawandels oder darüber, wie Daten zu diesem weltweit dringenden Problem beitragen können.

Lead Data Engineer, Munich

Was ich an meiner Rolle als Data Engineer am meisten schätze, ist der ständige Strom von Herausforderungen, den sie mit sich bringt. Ich empfinde große Freude an der Ermittlung von Anforderungen, dem Verstehen des jeweiligen Problems und der anschließenden Entwicklung effektiver Lösungen. Auch wenn Data Engineering nicht als der glamouröseste Job angesehen wird, kann seine Bedeutung nicht hoch genug eingeschätzt werden. Sie bildet die Grundlage für jedes datengesteuerte Unternehmen, ermöglicht die Erstellung aussagekräftiger BI-Berichte und treibt sogar Spitzentechnologien wie generative KI und LLMs an. Indem ich die Verfügbarkeit hochwertiger Daten sicherstelle, trage ich dazu bei, das volle Potenzial datengesteuerter Initiativen freizusetzen.

Wir helfen unserendabei Daten wie ein Produkt zu behandeln und unterstützen bei der Implementierung von Kunden Behandeln Sie Daten wie ein Produkt Governance-Richtlinien und -Lösungen, die ihre Nutzer unterstützen.

Wir bauen gemeinsam mit unseren Kunden Datenkompetenz in ihre Strategie und Prozesse ein, um schlanke und flexible Pläne zur Nutzung von Geschäftspotenzialen zu erstellen.

Wir entwickeln gemeinsam Lösungen zur Nutzung, Speicherung, Verarbeitung und Integration verschiedener Datenservices unter Berücksichtigung von Continuous Delivery.

Wir beraten unseren Kunden bei der Anwendung einer produktbezogenen Denkweise und moderne Softwareentwicklungsmethoden auf ihre Daten.

Wir helfen unseren Kunden dabei, Continuous Delivery Prinzipien zu nutzen, um ihre ML-Modelle vom Prototyp zur Produktion zu bringen.