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Moderne Datenplattform-Architekturen: Eine umfassende Untersuchung und Einordnung verfügbarer Technologien und Konzepte

Icon {f:translate(key: 'tx_tt3career_domain_model_joboffer.employmenttype'} Bachelorthesis Praktikum / Trainee
Icon {f:translate(key: 'tx_tt3career_domain_model_joboffer.career_level'} Studenten
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Icon {f:translate(key: 'tx_tt3career_domain_model_joboffer.location'} St. Georgen im Schwarzwald
Icon {f:translate(key: 'tx_tt3career_domain_model_joboffer.additionalLocations'} Hannover

Was du bei uns bewegst

  • In der heutigen datengetriebenen Welt wächst das Volumen digitaler Informationen exponentiell. Dies stellt Unternehmen vor die Herausforderung, diese riesigen Datenmengen effektiv zu verwalten und zu nutzen. Der steigende Bedarf an fortschrittlichen Datenplattformen spiegelt die Notwendigkeit wider, Daten nicht nur zu speichern, sondern sie auch schnell und effizient für die Entscheidungsfindung aufzubereiten.
  • Die vorliegende Masterarbeit hat zum Ziel die Struktur aktueller Datenplattformen zu untersuchen, um detaillierte Verbesserungsvorschläge zu erarbeiten. Zu diesem Zweck erfolgt zunächst eine umfassende Analyse verschiedener Datenplattform-Architekturen, die in der Industrie und Wissenschaft verwendet werden. Auf Basis dieser Analyse werden spezifische Herausforderungen identifiziert, die in den aktuellen Implementierungen bestehen.
  • Der Hauptteil der Arbeit ist der Entwicklung innovativer Ansätze zur Optimierung der Datenverwaltung, Sicherheit und Skalierbarkeit gewidmet. Abschließend werden praxisorientierte Empfehlungen für die Weiterentwicklung von Datenplattformen formuliert, die darauf abzielen, Effizienz zu steigern und zukünftige technologische Anforderungen zu erfüllen.

Deine Werkzeuge für den M&M Alltag

  • Du bist eingeschriebene:r Student:in (m/w/d) des Studiengangs Allgemeine Informatik, Wirtschaftsinformatik, Medieninformatik, Wirtschaftsingenieurwesen, Produktingenieurwesen, Betriebswirtschaft (oder vergleichbar)
  • Du interessierst dich für die Technologien Apache Kafka, NiFi und Flink. DataBricks, Snowflake, Google BigQuery

Mehr als nur ein Job

  • Individuelle Unterstützung: Ein/e dedizierte/r Betreuer:in an deiner Seite unterstützt dich bei deinem Projekt und steht für Fragen zur Verfügung
  • Networking: Bei uns kannst du dein berufliches Netzwerk ausbauen und wertvolle Kontakte innerhalb des Unternehmens knüpfen. Diese Bachelorthesis wird von unseren Expert:innen des Competence Centers Data & AI begleitet.
  • Regelmäßige Feedbackgespräche: Wir werden regelmäßig Feedback austauschen, um deinen Fortschritt zu überprüfen und deine Entwicklung zu fördern
  • Hybrides Arbeiten: In Abstimmung mit deiner Führungskraft wählst du aus einer Kombination von Remote-Arbeit und Büro-Präsenz, für mehr Flexibilität und Freiheit
  • Großzügige Gleitzeitregelung: In Abstimmung mit deiner Führungskraft legst du deine Arbeitszeiten nach deinen Präferenzen fest, um deinen persönlichen Bedürfnissen gerecht zu werden

Deine Ansprechpartnerin

Lea Teppert, Specialist Recruiting & HR Marketing
jobs@mm-software.com
Tel.: +49 7724 9415-34

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