Streaming-Pipeline für Echtzeit-Zahlungsbetrugssignale aufbauen
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Baue eine Streaming-Pipeline mit Kafka und Flink, berechne 12 Risikomerkmale aus 10 Mio. Transaktionen. Abschluss: verifizierbares Zertifikat.
Das Szenario
Das Fintech (rund 180 Beschäftigte, Series-B, Lizenz als E-Geld-Institut) verarbeitet täglich rund 1,2 Millionen Transaktionen für mittelständische Plattform-Marktplätze und verliert nach eigener Schätzung rund 0,18 % des Brutto-Volumens an Betrug — das Risk-Team hat Echtzeit-Features als wichtigsten Engpass benannt.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie verwandelt man einen Kafka-Strom roher Zahlungsereignisse in feature-angereicherte Events, die dem Fraud-Modell in unter 30 Sekunden zur Verfügung stehen?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Eine ETL-Pipeline (Extract Transform Load) als Streaming-Variante statt als Batch umsetzen
- Exactly-once-Semantik (jedes Event genau einmal verarbeitet) in Kafka + Flink/Spark belegen
- Datenmodelle für analytische Senken (Iceberg) für veränderliche Schemata entwerfen
- Operative Verantwortung übernehmen: Runbook und SLAs für eine Datenpipeline formulieren
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Studienzuordnung folgt in Kürze.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
- Stream Processing
Apply stream processing to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Kafka
Apply kafka to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Apache Flink
Apply apache flink to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Data Modeling
Apply data modeling to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Exactly Once Semantics
Apply exactly once semantics to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Python
Write clean, efficient Python for data processing, automation, and backend services.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Data Engineer
Eine produktive Streaming-Pipeline mit Latenz-SLA und Runbook entspricht den ersten 90 Tagen einer/eines Data Engineers in einem zahlungsnahen Fintech — genau diese Mischung aus Engine-Wahl, Schema-Design und On-Call-Reife wird im Bewerbungsgespräch geprüft.
Dieses Projekt schärft
- stream-processing
- kafka
- exactly-once-semantics
MLOps Engineer
Feature-Pipelines mit harter Latenz für ein Live-Modell sind das Tagesgeschäft von MLOps-Teams; die Challenge übt genau diese Schnittstelle zwischen Datenfluss und Modellinput.
Dieses Projekt schärft
- stream-processing
- apache-flink
- data-modeling
AI-Lösungsarchitekt:in
Architektur-Entscheidungen (Flink vs. Spark, Iceberg-Schemen) plus Runbook zu verteidigen entspricht dem Pre-Sales-Alltag eines AI-Solutions-Architects in Fintech-Accounts.
Dieses Projekt schärft
- data-modeling
- stream-processing
- exactly-once-semantics
Noch eine Sache