Die Entwicklung und Qualitätssicherung des Data Layers umfasst dessen vollständige Bereitstellung durch die jeweilige Webanwendung. Der Data Layer bildet die zentrale Datengrundlage für die Analyse des Nutzerverhaltens sowie für personalisierte Inhalte während des Webseitenbesuchs. Zur Erhöhung von Zuverlässigkeit und Stabilität sollen automatisierte Tests eingesetzt werden, um manuelle Regressionstests deutlich zu reduzieren. Für diese Aufgabe wird ein Test Automation Engineer mit Schwerpunkt Playwright (Elastic) benötigt. - Entwicklung und Implementierung von automatisierten End-to-End-Tests mit dem npm Paket @elastic/synthetics (Playwright) für Data Layer Tests. - Analyse bestehender Testprozesse, Identifikation und Priorisierung von Automatisierungspotenzialen. - Erstellung, Pflege und Optimierung von Testskripten unter Berücksichtigung aktueller Best Practices. - Integration der automatisierten Tests in bestehende CI/CD-Pipelines (z. B. Jenkins, GitHub Actions), um eine durchgängige Testautomatisierung zu ermöglichen. - Dokumentation der Testfälle, Testergebnisse und Testabdeckung in Tools wie Jira und Confluence. - Beratung der Stakeholder bei der Auswahl und Einführung geeigneter. Teststrategien,Testwerkzeuge und Frameworks. - Durchführung von Code-Reviews für Testautomatisierungsskripte um Qualität und Wartbarkeit zu verbessern. - Erstellung von Entscheidungsvorlagen und Handlungsempfehlungen zur Weiterentwicklung der Testautomatisierung. - Beratung bei der Fehleranalyse und -behebung im Rahmen der Testautomatisierung. - Beratung beim Aufsetzen von Reports und Alertings mit Elastic Observability. - Förderung der Nachvollziehbarkeit und Reproduzierbarkeit von Testergebnissen.

Wir suchen einen freiberuflichen Evaluationsanalysten für Agenten, der die Verantwortung für Qualität, Struktur und Erkenntnisse im gesamten Projekt übernimmt. Diese Rolle geht weit über das reine Überprüfen von Aufgaben hinaus – es geht um kritisches Denken, Systemanalyse und darum, Klarheit, Zuverlässigkeit und Konsistenz in großem Umfang sicherzustellen. Du arbeitest sowohl als praktischer Evaluator als auch als Analyst und kooperierst mit Fachexperten, Delivery Managern und Ingenieuren. Neben der Überprüfung der Ergebnisse sollst du das „Warum“ hinter der Arbeit verstehen, logische Lücken oder Inkonsistenzen erkennen und sinnvolle Verbesserungen vorschlagen. Dies ist eine flexible, ergebnisorientierte Rolle, in der du Raum hast, dich weiterzuentwickeln, Ideen einzubringen und mitzugestalten, wie Evaluation und Qualität im Projekt skaliert werden. Diese Rolle passt besonders gut zu: - Analysten, Forschern oder Beratern mit starken Strukturierungs- und Argumentationsfähigkeiten - Junior-Produktmanagern oder Strategen, die sich für KI und Evaluationsarbeit interessieren - Smarten Problemlösern (Studierende oder Berufseinsteiger), die gerne in Logik, Systeme und Randfälle eintauchen Du brauchst keinen Programmierhintergrund. Wichtig sind Neugier, intellektuelle Strenge und die Fähigkeit, komplexe Setups präzise zu bewerten. Was dich erwartet - Volle Verantwortung für die QA-Pipeline bei Agentenevaluationsaufgaben - Überprüfung und Validierung von Aufgaben und Golden Paths, die von Szenario-Autoren und Experten erstellt wurden - Erkennen von logischen Inkonsistenzen, vagen Anforderungen, versteckten Risiken und unrealistischen Annahmen - Strukturierte Rückmeldungen geben und Qualität über alle Beteiligten hinweg sicherstellen - Schulung, Einarbeitung und Mentoring neuer QA-Teammitglieder - Zusammenarbeit mit Fachexperten, Delivery Managern und Ingenieuren zur Verbesserung von Testklarheit und -abdeckung - Pflege und Verbesserung von QA-Checklisten, SOPs und Review-Richtlinien - Beitrag zu Testplanung, Priorisierung und Qualitätskennzahlen - Eigeninitiative bei Vorschlägen für neue Ansätze, Tools und Prozesse zur Skalierung von Validierung und Analyse

- Du entwickelst moderne, performante Web-Frontends mit React, TypeScript, HTML und CSS - Du setzt responsive Designs unter Berücksichtigung von Barrierefreiheit und Performance um - Du planst und führst Unit- und Integrationstests (zum Beispiel mit Playwright) durch - Du behebst Fehler in der Entwicklungs-, Test- oder Live-Umgebung

- Produkt- und Web-Entwicklung im datengetriebenen Bereich - Mitgestaltung der Softwarearchitektur für neue Datenprodukte - Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams (u.a. mit Data Scientists und Business Developern)

Für ein KI-Labor suchen wir einen Java-Entwickler, der ein KI-Modell (Large Language Model – LLM) trainiert. Du hilfst der KI, die Welt zu verstehen. Als Berater*in wirst du möglicherweise zu Online-Projekten eingeladen, um das Modell in deinem Fachgebiet zu trainieren. Diese flexible Rolle richtet sich sowohl an Expert*innen, die eine Teilzeit-Tätigkeit (mindestens ein paar Stunden/Woche) suchen, als auch an diejenigen, die an Vollzeit-Möglichkeiten interessiert sind. - Code-Generierung und Code-Review - Prompt-Bewertung und komplexe Datenannotation - Training und Auswertung großer Sprachmodelle - Benchmarking und agentenbasierte Code-Ausführung in gesicherten Umgebungen - Arbeit mit mehreren Programmiersprachen - Anpassung von Richtlinien für neue Domänen und Anwendungsfälle - Einhaltung projektspezifischer Vorgaben und Anforderungen - Zusammenarbeit mit Projektleitenden, Solution Engineers und Supply Managern bei komplexen oder experimentellen Projekten

GenAI-Modelle verbessern sich sehr schnell, und eines unserer Ziele ist, sie in die Lage zu versetzen, spezialisierte Fragen zu beantworten und komplexe Denkaufgaben zu meistern. Wenn du als AI-Tutor für Chemie zur Plattform kommst, hast du die Möglichkeit, an diesen Projekten mitzuarbeiten. Obwohl jedes Projekt einzigartig ist, könntest du typischerweise: - Prompts erstellen, die die KI herausfordern. - Umfassende Bewertungskriterien festlegen, um die Genauigkeit der Antworten der KI zu überprüfen. - Die Antworten des Modells anhand deines Fachwissens korrigieren.

Für ein KI-Lab suchen wir Rust-Entwickler, um ein KI-Modell (Large Language Model - LLM) zu trainieren. Du hilfst der KI, die Welt zu verstehen. Als Berater:in kannst du eingeladen werden, an Online-Projekten teilzunehmen, um das Modell in deinem Fachgebiet zu trainieren. Diese flexible Rolle richtet sich sowohl an Expert:innen, die eine Teilzeit-Beteiligung (mindestens ein paar Stunden pro Woche) suchen, als auch an jene, die an einer Vollzeitstelle interessiert sind. - Codegenerierung und Code-Review - Bewertung von Prompts und komplexe Datenannotation - Training und Bewertung großer Sprachmodelle - Benchmarking und agentenbasierte Code-Ausführung in isolierten Umgebungen - Arbeit mit mehreren Programmiersprachen (Python, JavaScript/TypeScript, Rust, SQL, usw.) - Anpassen von Richtlinien für neue Bereiche und Anwendungsfälle - Befolgen projektspezifischer Vorgaben und Anforderungen - Zusammenarbeit mit Projektleitern, Solution Engineers und Beschaffungsmanagern bei komplexen oder experimentellen Projekten

Für ein AI-Lab suchen wir Cybersicherheitsberater, die ein AI-Modell (Large Language Model – LLM) trainieren. Du hilfst der AI, die Welt zu verstehen. Als Berater wirst du vielleicht eingeladen, an Online-Projekten teilzunehmen, um das Modell in deinem Fachgebiet zu trainieren. Diese flexible Rolle passt sowohl für Experten, die eine Teilzeittätigkeit (mindestens ein paar Stunden pro Woche) suchen, als auch für diejenigen, die an Vollzeit interessiert sind. - Bewertung und Red-Teaming von AI-Modellen, Agents und Machine-Learning-Systemen auf Schwachstellen und Sicherheitsrisiken. - Erstellung von offline reproduzierbaren und automatisch auswertbaren Testfällen, um Sicherheit und Leistung von AI-Agents zu prüfen. - Entwicklung und Umsetzung von Automatisierungsskripten, maßgeschneiderten Tools, Umgebungen und Test-Harnesses. - Leitung oder Beitrag zu Sicherheitsforschungsinitiativen, insbesondere im Bereich AI-Sicherheit, durch Erstellen und Umsetzen realistischer und anspruchsvoller Angriffsszenarien für das Modell. - Beratung zu Best Practices in der Cybersicherheit und zu politischen Implikationen.

Für ein AI-Lab suchen wir Mathematiker mit Python-Erfahrung, um ein KI-Modell (Large Language Model – LLM) zu trainieren. Als Berater können Sie eingeladen werden, an Online-Projekten teilzunehmen, um das Modell in Ihrem Fachbereich zu trainieren. Diese flexible Rolle eignet sich sowohl für Experten, die eine Teilzeit-Tätigkeit anstreben (mindestens ein paar Stunden pro Woche), als auch für Interessierte an Vollzeit. Obwohl jedes Projekt einzigartig ist, könnten Sie typischerweise: - Ursprüngliche Aufgaben zur rechnergestützten Mathematik entwickeln, die echte Workflows der mathematischen Forschung abbilden. - Aufgaben erstellen, die zur Lösung Python-Programmierung erfordern (mit numpy, scipy, sympy). - Sicherstellen, dass die Aufgaben rechnerisch aufwendig sind und nicht manuell in angemessener Zeit (Tage/Wochen) gelöst werden können. - Aufgaben entwickeln, die nicht-triviale Schlussketten in Bereichen wie Zahlentheorie, Kombinatorik, Graphentheorie und numerische Analysis erfordern. - Auf realen Forschungsfragen oder praktischen Anwendungen aus der mathematischen Praxis basieren. - Lösungen mit Python unter Verwendung gängiger mathematischer Bibliotheken überprüfen. - Aufgabenstellungen klar dokumentieren und verifizierte korrekte Antworten bereitstellen. Unterstützung in: - Zahlentheorie: Primfaktorzerlegung, diophantische Gleichungen, Modulorechnung, kryptografische Berechnungen. - Kombinatorik: Aufzählungen, Partitionen, Erzeugende Funktionen, kombinatorische Optimierung. - Graphentheorie: Netzwerkanalyse, Pfadsuche, Färbung, Spannbäume. - Numerische Analysis: Nullstellenbestimmung, numerische Integration, Differentialgleichungen, Matrixberechnungen. - Diskrete Mathematik: Rekurrenzbeziehungen, Komplexitätstheorie, diskrete Optimierung. - Algebra: Polynomrechnungen, Gruppentheorie-Berechnungen, Matrixzerlegungen.

Für das Ersetzen der bislang durch Drittanbieter-CMPs durchgeführten Darstellung von ConsentLayern im Web für unsere internationalen Marken sollen diese Layer neu implementiert werden, um diesen im Haus weiter betreiben und ausspielen zu können. Hierzu sind fundierte Kenntnisse in Typescript, Vue.js und klassischen Web-Darstellungstechniken (HTML und CSS) erforderlich. Ziel ist die Lieferung von ausführbarem Code, der alle Requirements umsetzt und automatisierte Tests enthält, die die korrekte Funktion nachweisen. Was genau ist der Beauftragungsumfang: Der Leistungsschwerpunkt besteht in der Erarbeitung von Elementen zur Entscheidungsvorlage des Vorgehens und in der Umsetzung von Maßnahmen entlang des daraus gestalteten Projektverlaufs. Dies beinhaltet konkret die folgenden Leistungspakete: - Implementierung von Code - Implementierung von ausführbaren Tests, die zur Abgabe erfolgreich sein müssen, Testabdeckung >= 80% - Erstellung von Dokumentation zum Code - Erstellung markenspezifischer cmp-config-Dateien. - Erstellung eines Projekts (einschließlich Anforderungen an die Vermögensverwaltung) als Kopie der Consent-Management-Plattform. - Entfernung von netID-Referenzen. - Erstellung markenspezifischer Einstellungen und Dateien für benutzerdefinierte Zwecke/Anbieter. - Hinzufügen neuer markenspezifische CSS-Themes (Variablenwerte, Logos usw.). - Einbeziehung der erforderlichen offiziellen IAB-GVL-Übersetzungen (ES, FR) in die wöchentliche Synchronisierung mit GVL - Implementierung von I18n und Vorbereitung markenspezifischer Datenquellen - Implementierung von PMC2.0-Backend-Nutzungsmodulen - Implementierung der Playout-Logik - Implementierung des Layer-Initialisierungsprozesses (mode=default und mode=resurface) - CDN-Upload- und Freigabeprozess - Projektdokumentation Projektumsetzung: - das gewünschte Ergebnis soll in Typescript und Vue.js verfasst sein, Build per Vite, Tests per Vitest.

Die Abteilung Digital Analytics nutzt die Adobe Experience Cloud zur Umsetzung personalisierter Nutzererlebnisse. Ziel ist die Steigerung der Conversion Rates und Verbesserung der Customer Experience durch gezielte Personalisierung und Testing. Die technische Umsetzung erfolgt eigenständig durch spezialisierte Consultants. - Konzeption und technische Umsetzung von personalisierten Nutzererlebnissen mit Adobe Target - Implementierung von A/B- und Multivariaten Tests inkl. Qualitätssicherung in Live-Umgebungen - Integration von Adobe Target in komplexe Systemlandschaften unter Einbindung von Adobe Experience Platform und Adobe Experience Manager - Entwicklung von Targeting-Logiken auf Basis von Segmenten, Echtzeitdaten und Nutzerverhalten - Beratung zu neuen Features und Best Practices innerhalb der Adobe Experience Cloud - Erstellung technischer Entscheidungsvorlagen zur Weiterentwicklung der Personalisierungsstrategie - Dokumentation und Übergabe der entwickelten Lösungen in Confluence und vergleichbaren Tools - Aufbereitung technischer Unterlagen für den Datenschutz, insbesondere Datenflussdiagramme - Beratung zur DSGVO-konformen Nutzung von Adobe Target und angrenzenden Systemen - Durchführung von Workshops zur Einführung von Adobe Target

Ein AI Lab sucht einen KI-Trainer für Vibe Coding. Diese Rolle umfasst die Erstellung genauer, gut begründeter Ergebnisse in verschiedenen Bereichen unter Nutzung von Automatisierungs- und KI-Tools. Die Position erfordert Fachwissen im Programmieren und Optimieren von Python-Skripten, im Umgang mit großen Datensätzen, in der Verbesserung KI-generierter Inhalte sowie im Formatieren und Beheben technischer Workflows. Dies ist eine Remote-Teilzeitstelle, die flexibel an deine Verfügbarkeit angepasst werden kann – von nur wenigen Stunden pro Woche bis Vollzeit. Hauptverantwortlichkeiten: - Entwickeln und Optimieren von Python-Skripten für Automatisierungs- und KI-Aufgaben. - Effizientes Verarbeiten und Analysieren großer Datensätze. - Verbessern und Überarbeiten KI-generierter Inhalte für Genauigkeit und Qualität. - Formatieren und Troubleshooten technischer Workflows, um reibungslose Abläufe zu gewährleisten. - Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Weiterentwicklung von KI-Tools und -Prozessen.

GenAI-Modelle verbessern sich sehr schnell, und eines unserer Ziele ist es, sie in die Lage zu versetzen, spezielle Fragen zu beantworten und komplexe Denkfähigkeiten zu entwickeln. Wenn du der Plattform als AI-Tutor im Bereich Biologie beitrittst, hast du die Chance, bei diesen Projekten mitzuarbeiten. Obwohl jedes Projekt einzigartig ist, könntest du typischerweise: - Aufgabenstellungen erstellen, die die KI herausfordern. - Umfassende Bewertungskriterien festlegen, um die Genauigkeit der Antworten der KI zu prüfen. - Die Antworten des Modells anhand deines Fachwissens korrigieren.

Ein KI-Labor sucht freiberufliche Mathematikexperten, um KI-Modelle zu bewerten. Das Ziel des Projekts ist, die Leistung, Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI-Modellen in mathematischen Anwendungen zu beurteilen. Die Rolle beinhaltet die enge Zusammenarbeit mit dem Entwicklungsteam, um sicherzustellen, dass die Modelle den Industriestandards entsprechen und umsetzbare Erkenntnisse liefern. Dies ist eine Remote-Teilzeitstelle, die flexibel an deine Verfügbarkeit angepasst werden kann – von nur wenigen Stunden pro Woche bis hin zu Vollzeit. Hauptaufgaben: - KI-Modelle für mathematische Anwendungen bewerten. - Modellausgaben analysieren und Feedback zur Verbesserung geben. - Mit dem Entwicklungsteam zusammenarbeiten, um die Ausrichtung an Industriestandards sicherzustellen. - Ergebnisse und Empfehlungen zur Modelloptimierung dokumentieren. - Tests durchführen, um die Leistung und Zuverlässigkeit der Modelle zu validieren.

Ein KI-Labor sucht freiberufliche Chemie-Expertinnen und -Experten, um KI-Modelle zu bewerten. Ziel des Projekts ist es, die Leistung, Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI-Modellen im chemischen Bereich zu prüfen. Die Rolle umfasst die enge Zusammenarbeit mit dem Entwicklungsteam, um sicherzustellen, dass die Modelle den Branchenstandards entsprechen und verwertbare Erkenntnisse liefern. Dies ist eine remote Teilzeitstelle, die flexibel an deine Verfügbarkeit angepasst werden kann – von nur wenigen Stunden pro Woche bis hin zu Vollzeit. Wichtige Aufgaben: - KI-Modelle für chemische Anwendungen bewerten. - Modellausgaben analysieren und Feedback zur Verbesserung geben. - Mit dem Entwicklungsteam zusammenarbeiten, um die Einhaltung der Branchenstandards sicherzustellen. - Ergebnisse und Empfehlungen zur Modelloptimierung dokumentieren. - Tests durchführen, um Modellleistung und Zuverlässigkeit zu validieren.

Ein KI-Labor sucht freiberufliche Physik-Expert*innen, um KI-Modelle zu evaluieren. Das Ziel des Projekts ist es, die Leistung, Genauigkeit und Zuverlässigkeit von KI-Modellen im physikalischen Kontext zu bewerten. Die Rolle beinhaltet die enge Zusammenarbeit mit dem Entwicklungsteam, um sicherzustellen, dass die Modelle den Branchenstandards entsprechen und umsetzbare Erkenntnisse liefern. Dies ist eine Remote-Teilzeitstelle, die flexibel an Ihre Verfügbarkeit angepasst werden kann – von nur wenigen Stunden pro Woche bis hin zu Vollzeit. Hauptaufgaben: - KI-Modelle für Physikanwendungen evaluieren. - Modellausgaben analysieren und Feedback zur Verbesserung geben. - Mit dem Entwicklungsteam zusammenarbeiten, um die Einhaltung der Branchenstandards sicherzustellen. - Ergebnisse und Empfehlungen zur Modelloptimierung dokumentieren. - Tests durchführen, um die Modellleistung und -zuverlässigkeit zu validieren.

Für ein AI-Lab suchen wir einen Ruby-Entwickler, der ein KI-Modell (Large Language Model – LLM) trainiert. Du hilfst der KI, die Welt zu verstehen. Als Berater*in wirst du möglicherweise eingeladen, an Online-Projekten teilzunehmen, um das Modell in deinem Fachgebiet zu trainieren. Diese flexible Rolle richtet sich sowohl an Expert*innen, die eine Teilzeitbeteiligung (mindestens ein paar Stunden pro Woche) suchen, als auch an solche, die an Vollzeitmöglichkeiten interessiert sind. - Code-Generierung und Code-Review - Bewertung von Prompts und komplexe Datenannotation - Training und Evaluation von Large Language Models - Benchmarking und agentenbasierte Code-Ausführung in isolierten Umgebungen - Arbeit mit mehreren Programmiersprachen (Python, JavaScript/TypeScript, Rust, SQL usw.) - Anpassung von Richtlinien für neue Bereiche und Anwendungsfälle - Zusammenarbeit mit Projektleitenden, Solution Engineers und Supply Managern bei komplexen oder experimentellen Projekten

Zur Stärkung datengestützter Cross & Upsell sowie Retention Kampagnen betreibt Customer Interaction eine Plattform, auf der Kampagnenprozesse inklusive eines Profilers entwickelt, orchestriert und überwacht werden. Hierzu wird Unterstützung in den folgenden Bereichen gesucht: Analyse & Beratung - Fachliche und technische Analyse bestehender Kampagnenprozesse - Beratung zu Datenflüssen, Selektionen und ProfilingStrategien Entwicklung in PL/SQL - Implementierung und Optimierung von DatenSelektions, Transformations und Aggregationsstrecken in Oracle PL/SQL - Abbildung vorgegebener BusinessLogik zur Kundensegmentierung Testing & Qualitätssicherung - Planung und Durchführung von Unit, Integrations und Regressionstests - Dokumentation von Testfällen und Ergebnissen Betrieb & Monitoring - Überwachung laufender Jobs und Workflows (Performance, Fehlermanagement) - Tuning von SQLAbfragen und BatchProzessen KommunikationsOutputs - Anbindung bzw. Versorgung der Versandkanäle EMail, SMS, OutboundCall und Brief - Umsetzung datengetriebener Personalisierung und Aussteuerung

Wir suchen erfahrene Data Scientists, die rechnerisch intensive Data-Science-Aufgaben für ein fortgeschrittenes KI-Bewertungsprojekt erstellen. Dies ist eine Remote-Projektmöglichkeit für Expert:innen, die anspruchsvolle Probleme entwerfen können, die rechnerische Methoden zur Lösung erfordern und den vollständigen Data-Science-Lebenszyklus abbilden – von der Datenerfassung und -verarbeitung über statistische Analysen bis hin zu umsetzbaren Business-Insights. Was du tun wirst - Entwerfe originale, rechnerisch anspruchsvolle Data-Science-Probleme, die realistische analytische Workflows in verschiedenen Branchen simulieren (Telekommunikation, Finanzen, Behörden, E-Commerce, Gesundheitswesen) - Erstelle Probleme, die zur Lösung Python-Programmierung erfordern (pandas, numpy, scipy, sklearn, statsmodels, matplotlib, seaborn) - Sorge dafür, dass die Aufgaben so rechenintensiv sind, dass sie manuell nicht in angemessener Zeit (Tage/Wochen) gelöst werden können - Entwickle Probleme mit komplexen Argumentationsketten in Datenverarbeitung, statistischer Analyse, Feature Engineering, prädiktivem Modeling und Insight-Extraktion - Schaffe deterministische Aufgaben mit reproduzierbaren Ergebnissen – vermeide stochastische Elemente oder nutze feste Random Seeds für exakte Reproduzierbarkeit - Basier die Aufgaben auf realen Business-Herausforderungen: Kundenanalyse, Risikobewertung, Betrugserkennung, Prognosen, Optimierung und operative Effizienz - Gestalte End-to-End-Aufgaben, die die komplette Data-Science-Pipeline abdecken (Datenaufnahme → Bereinigung → EDA → Modellierung → Validierung → Deployment-Überlegungen) - Baue Szenarien für Big-Data-Verarbeitung ein, die skalierbare Rechenansätze erfordern - Verifiziere Lösungen mit Python unter Verwendung gängiger Data-Science-Bibliotheken und statistischer Methoden - Dokumentiere die Problemstellungen klar mit realistischen Business-Kontexten und gib verifizierte, richtige Antworten an

Die Abteilung Digital Analytics nutzt die Adobe Experience Cloud zur Umsetzung personalisierter Nutzererlebnisse. Ziel ist die Steigerung der Conversion Rates und Verbesserung der Customer Experience durch gezielte Personalisierung und Testing. Die technische Umsetzung erfolgt eigenständig durch spezialisierte Consultants. - Ein zentraler Bestandteil der Aufgaben umfasst die Wartung der bereits bestehenden Implementierung innerhalb der Adobe Experience Plattform. Dazu zählen insbesondere die Überwachung der Daten sowie die Fehlerbehebung in den Quellkonnektoren. - Im Rahmen der Vorbereitung neuer Funktionen für die Nutzung in der Adobe Experience Plattform werden Anforderungen und Daten zunächst in das Experience Data Model von Adobe übersetzt. Dies beinhaltet die Erstellung von Entity-Relationship-Diagrammen (ERDs) sowie die Kontextualisierung der relevanten Daten. - Darauf aufbauend werden entsprechende Schemata innerhalb der Plattform angelegt und Datensätze zur weiteren Nutzung vorbereitet. - Zu den weiteren Tätigkeiten gehört die Konzeption und Einrichtung sowohl neuer Aktivierungskanäle als auch zusätzlicher Datenquellen. - Darüber hinaus werden neue, geschäftsrelevante Anwendungsfälle entlang der verschiedenen Phasen der Customer Journey entwickelt, um den geschäftlichen Mehrwert gezielt zu steigern. - Erstellung von Segmenten und Durchführung von Fehleranalysen mithilfe von gezielten SQL-Abfragen. - Beratung bei allen neu eingeführten Verarbeitungstätigkeiten, über die Einhaltung der geltenden Datenschutzbestimmungen, die erforderlichen internen Freigabeprozesse sowie über die Dokumentation der rechtlichen sowie technischen Spezifika.