Supermicro
Supermicro
5.001 – 10.000 Mitarbeitende
BeratungFertigungLogistik
Supermicro entwickelt leistungsstarke IT-Lösungen mit Schwerpunkt auf Servertechnologie und moderner Infrastruktur für Unternehmensanwendungen. Das Unternehmen ist im Computing-Sektor tätig und verbindet Hardwareinnovationen mit der operativen Expertise, die für anspruchsvolle Technologieumgebungen erforderlich ist. Für Fachkräfte, die sich für Tätigkeiten in den Bereichen Servertechnik, Enterprise Computing, Fertigung, Logistik, Beratung und verwandten Funktionen interessieren, bietet Supermicro die Möglichkeit, an Produkten und Systemen für die moderne Dateninfrastruktur mitzuwirken.

Software-Qualitätsingenieur für Fertigungsdaten

Entwickeln Sie ETL-Pipelines, PostgreSQL-Datendienste und Data-Warehouse-Schichten für die Server- und Netzwerklösungen von Supermicro. Unterstützen Sie Fertigungsanalysen, Qualitätskennzahlen und Data Governance an verschiedenen Standorten.

Beschreibung

  • Tägliche ETL-/ELT-Pipelines und zugehörige Workflow- und Planungstools betreuen und skalieren
  • Extraktoren für Fertigungsberichte aus Excel-Dateien, CSV-Dateien, E-Mail-Anhängen und komprimierten Archiven entwickeln
  • Inkrementelle Ladevorgänge mit idempotenten Transformationen, Deduplizierung, Prüfpunkten und sicher wiederholbaren Jobs implementieren
  • Die hochvolumige PostgreSQL-Batchverarbeitung mit COPY und UPSERT optimieren und dabei den Speicherverbrauch stabil halten
  • Produktionsläufe überwachen und Fehler, Warnmeldungen sowie deren Behebung verwalten
  • Backend-Daten-APIs und -Dienste für Analyse-Dashboards und Berichte betreuen
  • PostgreSQL-Abfragen mit CTEs und Fensterfunktionen schreiben und optimieren
  • Die Definition von KPIs, Trendanalysen, Dashboards, Berichte und Ad-hoc-Datenanfragen unterstützen
  • Fertigungskennzahlen wie Stationsausbeute, First Pass Yield (FPY) und Reparaturdurchlaufzeit (TAT) standardisieren
  • Grundlegende statistische und datenwissenschaftliche Methoden einsetzen, einschließlich Anomalieerkennung und Qualitätsüberwachung nach SPC-Art
  • Als technische Ansprechperson für den Datenaustausch mit Auftragsfertigungsstandorten fungieren
  • Berichtsformate, Spaltenschemata und Namenskonventionen mit den Engineering-Teams der Standorte abstimmen
  • Die Datenqualität in unvollständigen oder inkonsistenten Feldern verbessern, darunter Fehlerklassifizierungen und Teilenummern
  • Die Versionierung von Stammdaten einschließlich Stücklisten (BOMs) verwalten und die automatisierte Berichtserfassung koordinieren
  • Probleme in Quelldaten untersuchen, etwa Änderungen an Vorlagen, beschädigte Dateien sowie Kodierungs- oder Formatierungsfehler
  • Data-Warehouse-Schichten für Staging, ODS, DW und Anwendungsübersichtstabellen entwerfen und pflegen
  • Änderungen am PostgreSQL-Schema, Indizierung und routinemäßige Datenbankwartung verwalten
  • Rollenbasierte Zugriffskontrollen für ETL-, BI- und Administrationsnutzer einrichten
  • Datenqualitätsprüfungen, Pipeline-Tests und Dokumentation pflegen
  • Historische Nachladungen einschließlich Sicherung, Zurücksetzen, erneuter Verarbeitung und Überprüfung verwalten

Anforderungen

  • Mindestens 2 Jahre praktische Erfahrung mit Python 3
  • Sicherer Umgang mit pandas, NumPy und verwandten Bibliotheken für Datenverarbeitung und ETL
  • Gute SQL-Kenntnisse und Kenntnisse relationaler Datenbanken, insbesondere PostgreSQL oder Oracle/MS SQL
  • Kenntnisse in CTEs, Fensterfunktionen, UPSERT, Schemaentwurf und Indizierung
  • Erfahrung mit der Entwicklung und dem Betrieb produktiver ETL-/ELT-Jobs mithilfe von Workflow- oder Planungstools
  • Erfahrung mit Schemavalidierung, Deduplizierung, Batchverarbeitung sowie grundlegender Fehlerbehandlung und Warnmeldungen
  • Erfahrung mit Git-Branching-Workflows und Konfigurationsverwaltung
  • Fähigkeit, Datenanforderungen auf Chinesisch und Englisch mit Engineering- und Betriebsteams zu besprechen
  • Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Informationsmanagement, Elektrotechnik, Statistik, Mathematik oder einem verwandten technischen Fach
  • Von Vorteil: Entwicklung von Web- oder API-Backends sowie Dashboard- oder Berichtsdiensten
  • Von Vorteil: Data Warehousing mit Staging-, ODS- und DW-Schichten sowie aggregierten Übersichtstabellen
  • Von Vorteil: explorative Datenanalyse, KPI-Definition und Fertigungs- oder Qualitätskennzahlen wie Yield, FPY, TAT und SPC
  • Von Vorteil: Statistik, Feature-Aufbereitung oder grundlegendes maschinelles Lernen
  • Von Vorteil: Verarbeitung teilstrukturierter Dateien wie Excel, CSV, PDF, E-Mail-Anhänge und Archive
  • Von Vorteil: Erfahrung mit Windows Server, Aufgabenplanung oder Docker
  • Von Vorteil: Interesse an LLM- oder RAG-Anwendungen auf internen Datenplattformen

Zusatzleistungen

  • Der Arbeitgeber erklärt, dass er Chancengleichheit und Vielfalt fördert
  • Die Anzeige verweist auf den Abschnitt „Unsere Zusatzleistungen“, nennt jedoch keine einzelnen Leistungen

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