Entwicklung, Betrieb und Optimierung von Datenpipelines für den MDOCore Datalake sowie Integration heterogener Datenquellen aus Sensoren, Systemen, Simulationen und Testumgebungen
Entwicklung von Softwarekomponenten zur Datenaufnahme, Validierung, Transformation, Speicherung und Bereitstellung sowie von Schnittstellen, APIs und Services für Data Scientists, AI-Komponenten und Plattformdienste
Unterstützung von Data Scientists bei Datenzugriff, Datenaufbereitung, Feature Engineering und der Operationalisierung analytischer Modelle
Entwicklung von Datenmodellen, Schemata, Transformationslogiken und wiederverwendbaren Datenprodukten unter Berücksichtigung von Data-Mesh- und Data-Fabric-Prinzipien
Umsetzung von Anforderungen an Datenqualität, Metadaten, Versionierung, Traceability, Datenkatalogisierung, Zugriffskontrolle und automatisierte Datenbereitstellung
Aufbau technischer Grundlagen für domänenorientierte Datenprodukte, standardisierte Datenverträge, Qualitätsmetriken und Self-Service-Datenzugriffe
Unterstützung der Integration von Agentic-AI-Fähigkeiten durch Retrieval-Schnittstellen, Tool-APIs, Kontextbereitstellung, Vektordatenbanken und qualitätsgesicherte
