Ein Softwareentwickler mit Schwerpunkt objektorientierte Programmierung, Big Data, Data Science und KI entwickelt innovative Softwarelösungen unter Einsatz moderner Technologien. Er implementiert komplexe Java-Anwendungen, konzipiert effiziente Datenbankstrukturen und verarbeitet umfangreiche Datenmengen. Seine Aufgaben umfassen die Entwicklung von KI-Algorithmen, die Durchführung von Datenanalysen sowie die Integration von Sicherheitskonzepten zum Schutz sensibler Daten. Er wirkt an der Gestaltung von Machine-Learning-Modellen mit und übernimmt die kontinuierliche Optimierung bestehender Systeme. Zusätzlich evaluiert er neue Technologien im Big-Data-Umfeld.

Objektorientierte Softwareentwicklung - Programmierung in C/C++ und Java

• Programmiersprachen C, C++ und Java - Syntax, IDEs und Versionsverwaltung
• Objektorientierte Programmierung - Strukturen und Designprinzipien
• Datenstrukturen und Algorithmen - Performance und Optimierung
• Testgetriebene Entwicklung und Qualitätssicherung
• Vorgehensmodelle und Softwarearchitektur
• Benutzeroberflächen und Systemintegration
• APIs und moderne Systemanbindung

KI-gestützte Unternehmenslösungen mit Machine Learning & Deep Learning

• Machine Learning Methodiken mit CRISP-DM und klassische Algorithmen
• Deep Learning Architekturen und moderne KI-Modelle
• Künstliche Intelligenz Technologien und Datenmanagement
• KI-Deployment und Tools für Unternehmenssysteme
• KI-Projektmanagement und Unternehmensintegration
• Rechtliche und ethische KI-Governance nach EU AI Act

Datenbanken und SQL - Effiziente Datenverwaltung und Analyse

• Datenbankarchitekturen im Unternehmenseinsatz verstehen - Datenmodelle, Datentypen & Metadaten praxisnah einordnen
• Relationale Modelle & Datenstrukturen modellieren - Tabellen effizient normalisieren & gestalten
• SQL-Abfragen für Analysen & Reports sicher anwenden - JOINs & Aggregatfunktionen zielgerichtet einsetzen
• Datenpflegeprozesse mit SQL umsetzen - Transaktionen & Datenintegrität im Praxisumfeld steuern
• SQL-Abfragen optimieren & Abfragelast senken - Indexierung & Execution Plans professionell nutzen
• Cloud- & containerisierte Datenbanken effizient betreiben - Verteilte Datenbanklösungen skalieren & absichern
• BI & Data Science direkt aus der Datenbank - Automatisierte Analysen mit KI-Tools & ESG-Dashboards
• Datenschutz, Zugriffskontrolle & DSGVO praktisch umsetzen - Green IT & Datenlebenszyklus nachhaltig gestalten

Informatikgestützte Big Data Analyse & Data Science - Technologien, Sicherheit, Anwendungen

• Datengetriebene Organisationen und Geschäftsmodelle
• Datenkompetenz
• KI-Kompetenz
• Big Data Technologien und Architektur
• Datenvisualisierung und Dashboard-Erstellung
• Governance - Datenschutz und Cybersecurity
• Ethik und interdisziplinäre Zusammenarbeit in Data Science
• Big Data Projektplanung und Dokumentation

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