(Senior) Python Entwickler (m/w/d)
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Wir begleiten Unternehmen von der Anforderungsanalyse über Architektur, Softwareentwicklung und Implementierung bis hin zum Betrieb. Mit rund 800 Kolleg:innen in Deutschland, Polen, Litauen, Rumänien und Indien verbinden wir technologische Exzellenz mit Branchenkompetenz in Automotive, Handel, Banken & Versicherungen sowie dem öffentlichen Sektor.
Python-Entwicklung und Datenanalyse:
- Konzeption und Implementierung skalierbarer Python-Anwendungen für Energiemanagement-Systeme
- Entwicklung von Backend-Komponenten zur Optimierung der Systemperformance und Reaktionsfähigkeit
- Erstellung effizienter APIs mit FastAPI, Flask oder Django
- Integration von Third-Party-Services und Datenquellen - ergänzend auch möglich für den Kontext AI/KI
- Implementierung von Datenanalysepipelines mit Pandas, NumPy und Matplotlib
- Erstellung von Zeitreihenanalysen für Energiehandelsdaten
- Entwicklung und Optimierung von Vorhersagemodellen zur Unterstützung KI-gestützter Anwendungen
- Datenaufbereitung, -visualisierung und Qualitätssicherung
- Deployment und Management von Anwendungen in Microsoft Azure
- Aufbau und Wartung von CI/CD-Pipelines mit Azure DevOps
- Containerisierung von Anwendungen mit Docker und Kubernetes
- Arbeit mit Azure Machine Learning, Azure Functions und Azure Web Apps
- Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten mit Englisch- und Deutschkenntnissen auf B2/C1 Niveau
- Strukturierte und analytische Arbeitsweise
- Zuverlässigkeit und Bereitschaft, neue Technologien zu erlernen
- Deutscher Wohnsitz, nähe Raum Düsseldorf
- Mehrjährige professionelle Python-Entwicklungserfahrung mit soliden Kenntnissen der Sprach-Syntax, Datentypen, OOP-Prinzipien und Exception-Handling
- Beherrschung mindestens eines großen Python-Web-Frameworks: Django, Flask oder FastAPI
- Expertenwissen in Datenverarbeitung und -analyse mit NumPy, Pandas und SciPy
- Umfassende Erfahrung in mindestens einem Python-Framework zur Datenvisualisierung: Matplotlib, Plotly, Seaborn oder Altair
- Praktische Erfahrung mit mindestens einer Python-KI/ML-Bibliothek: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn oder Keras
- Umfassende Erfahrung mit führenden Cloud-Plattformen (AWS, Azure, Google Cloud Platform), insbesondere mit Machine Learning Services, serverlosen Computing-Diensten und Web-Anwendungsplattformen
- Praktische Erfahrung mit der Erstellung von CI/CD-Pipelines unter Verwendung nativer DevOps-Tools (Azure DevOps, AWS CodePipeline, Google Cloud Build)
- Praktische Erfahrung in Containerisierung mit Docker und Kubernetes, einschließlich verwalteter Kubernetes-Services (Amazon EKS, Azure Kubernetes Service, Google Kubernetes Engine)
- Verständnis für serverlose Architekturen und Microservices
- Verständnis für Energiemanagement, Trading und Finanzdomänen
- Erfahrung mit Zeitreihenanalyse für Energiedaten
- Erfahrung mit Regulierungen in Energiemärkten
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