Sie betreuen als Mitglied im Scrum-Team innovative Big Data – Lösungen - Sie stellen den reibungslosen Betrieb einer leistungsstarken, hochverfügbaren Datenbankstruktur sicher - Administration, Pflege und Wartung von Datenbankservern und –Instanzen (MS SQL Server) und kontinuierliche Optimierung deren Performance
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Sie betreiben und administrieren relationale Datenbanksysteme (MariaDB, PostgreSQL) inklusive Clusterlösungen wie Galera und Patroni. Sie führen Systemupdates, Migrationen und Performanceanalysen durch und optimieren kontinuierlich die DB-Umgebungen
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Lehrtätigkeit in den Bachelor- und Masterstudiengängen der Fakultät, insbesondere im Bereich Datenbanken und Programmierung - Aktive Mitarbeit an der inhaltlichen Gestaltung und Weiterentwicklung von Studiengängen der Fakultät Informatik und Mathematik
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Verantwortung für die Verwaltung, Pflege und Weiterentwicklung von SQL-Datenbanken sowie angebundener Datenstrukturen wie Data Warehouses und Data Lakes - Konzeption, Implementierung und Weiterentwicklung von Prozessautomatisierungen mit Tools wie N8N, Power Automate, Python etc
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Ein wichtiger Baustein dieser Strategie ist der Ausbau und die Weiterentwicklung der IT-Infrastruktur im Bereich Datenbanken … Zusammenarbeit mit internen IT-Teams und externen Dienstleistern - Sicherstellung der Einhaltung von Sicherheitsrichtlinien und Compliance-Vorgaben
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Entwicklung und Optimierung von Datenbanklösungen mit Schwerpunkt auf Liquibase und PostgreSQL - Aufbau und Pflege von Infrastructure-as-Code (IaC) Lösungen zur automatisierten Bereitstellung und Verwaltung von Datenbankinfrastrukturen
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Durchführung von Oracle Backup & Recovery mit RMAN ▪ Datenbank-Support für ein internationales Kundenprojekt ▪ Selbstständige Analyse und Umsetzung technischer Anforderungen - Technologies: Apex - Cloud - Embedded - ERP - IoT - Support - Linux - Oracle
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Eigenverantwortliche Administration, Überwachung und Optimierung von Datenbankinfrastrukturen (MS-SQL/Oracle) auf Windows und Linux - Betreuung des 2nd/3rd Level Supports - Kontinuierliche Verbesserung von Betriebsabläufen insbesondere Standardisierung und Automatisierung
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Sie analysieren Datenmodelle unterschiedlicher Praxisverwaltungssysteme - Dabei entwickeln Sie Mapping- und Konvertierungslogiken zwischen Quell- und Zielsystemen unter Berücksichtigung fachlicher und technischer Anforderungen
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Anwendung statistischer Methoden wie deskriptive Analysen, Regressionsverfahren, Zeitreihenanalysen - Verfahren im Bereich Data Mining & Machine Learning - Erfahrung in der Umsetzung von Data Pipelines– Data Preprocessing über Analytics bis zur Data Story (z.B. Technologien wie R, Python, SQL, noSQL, Qlik, PowerBI, Tableau)
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