Projektbeschreibung

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Für folgende Aufgabe suchen wir einen freiberuflich tätigen IT-Spezialisten.

Ref.Nr.: 225130

Titel: Senior Software Engineer (m/w/d) SAS Ablösung durch Python

Einsatzort: Bonn

Laufzeit: 03.06.2019 - 20.12.2019

Beschreibung: Überführung von SAS Base Codings in Python. Es existieren ca. 80 automatisierte SAS-Base-Codings zwischen 500 und 5000 Zeilen, die nach Python überführt werden müssten. Ca. 50% des Codes ist Teradata-SQL-Passthrough-Code, der Rest ist Weiterverarbeitung in SAS Der Scheduling-Prozess muss überführt und initial für die Python Umgebung definiert werden. Ein Monitoring der Verarbeitungen ist ebenfalls Bestandteil. Ein performanter Deployment-Prozess muss über GIT/Jenkins oder ähnliches aufgesetzt werden. Pythons muss performant in die Teradata schreiben können. Ein automatischer Export nach Excel ist ebenfalls erforderlich. Die Python-Skripte müssen für die Parallelisierung optimiert werden (88 Core System). Es soll python3 mit den üblichen Data-Science Bibliotheken wie numpy und pandas verwendet werden. Weitere Bibliotheken sind nicht ausgeschlossen. Es gibt noch kein Framework für Konfiguration/Logging/Exception-Handling etc., in welches die einzelnen Reportings eingebettet werden könnten. Hier wäre wie beim Scheduling noch Grundlagenarbeit zu leisten. Generische Funktionalität soll während des Umstellungsprozesses in eine / mehrere eigene Bibliotheken ausgelagert werden, die eine reusability zulassen. Neben der Teradata und dem Dateisystem (z.B. ist Sharepoint dort gemountet) werden verschiedene SFTP-Server als Datenquelle und Ziel verwendet. Eine Besonderheit ist, dass in SAS teilweise mit sehr großen Datensätzen gearbeitet wird (mehrere Millionen Zeilen). Wie sich das in python gestalten wird, ist noch zu definieren. Form Of Final Output: automatisierte Python-Skripte Core Skill Area: Dev/Enhancement

Kenntnisse: Überführung von SAS Base Codings in Python. Es existieren ca. 80 automatisierte SAS-Base-Codings zwischen 500 und 5000 Zeilen, die nach Python überführt werden müssten. Ca. 50% des Codes ist Teradata-SQL-Passthrough-Code, der Rest ist Weiterverarbeitung in SAS Der Scheduling-Prozess muss überführt und initial für die Python Umgebung definiert werden. Ein Monitoring der Verarbeitungen ist ebenfalls Bestandteil. Ein performanter Deployment-Prozess muss über GIT/Jenkins oder ähnliches aufgesetzt werden. Pythons muss performant in die Teradata schreiben können. Ein automatischer Export nach Excel ist ebenfalls erforderlich. Die Python-Skripte müssen für die Parallelisierung optimiert werden (88 Core System). Es soll python3 mit den üblichen Data-Science Bibliotheken wie numpy und pandas verwendet werden. Weitere Bibliotheken sind nicht ausgeschlossen. Es gibt noch kein Framework für Konfiguration/Logging/Exception-Handling etc., in welches die einzelnen Reportings eingebettet werden könnten. Hier wäre wie beim Scheduling noch Grundlagenarbeit zu leisten. Generische Funktionalität soll während des Umstellungsprozesses in eine / mehrere eigene Bibliotheken ausgelagert werden, die eine reusability zulassen. Neben der Teradata und dem Dateisystem (z.B. ist Sharepoint dort gemountet) werden verschiedene SFTP-Server als Datenquelle und Ziel verwendet. Eine Besonderheit ist, dass in SAS teilweise mit sehr großen Datensätzen gearbeitet wird (mehrere Millionen Zeilen). Wie sich das in python gestalten wird, ist noch zu definieren. Form Of Final Output: automatisierte Python-Skripte Core Skill Area: Dev/Enhancement

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