Data Engineer (gn)

Einleitung

Deine Aufgaben

• Aufbau und Wartung effizienter und skalierbarer Datenpipelines zur Erfassung, Verarbeitung und Speicherung von Daten aus verschiedenen Quellen.
• Sicherstellung der Datenqualität, -integrität und -verfügbarkeit.
• Gestaltung und Implementierung von Datenbankschemata und -strukturen, die eine optimale Speicherung, Abfrage und Verarbeitung der Daten ermöglichen.
• Entwicklung, Verwaltung und Optimierung von ETL-Prozessen, um Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, zu transformieren und in Zielsysteme zu laden.
• Sicherstellung einer zeitnahen und präzisen Datenbereitstellung.
• Nutzung von Snowflake und Azure Data Factory zur Verwaltung cloudbasierter Data-Warehouse- und Datenintegrationsprozesse.
• Sicherstellung einer effizienten Datenspeicherung und -zugänglichkeit.
• Integration von IoT-Daten mithilfe von Azure IoT Hub, um eine Echtzeit-Datenverarbeitung und -analyse zu ermöglichen.
• Implementierung und Verwaltung von Daten-Workflows mit Apache Airflow, um ETL-Prozesse und andere datenbezogene Aufgaben zu automatisieren und zu steuern.

Dein Profil

• Abgeschlossenes Bachelor-Studium in Informatik, Informationstechnologie, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich.
• Mindestens 5 Jahre Erfahrung als Data Engineer oder in einer vergleichbaren Position.
• Fundierte Erfahrung mit Datenpipeline-Tools und -Techniken.
• Sehr gute Kenntnisse in Snowflake und Azure Data Factory.
• Erfahrung mit der Integration von IoT-Daten über Azure IoT Hub.
• Praktische Erfahrung mit Apache Airflow zur Workflow-Automatisierung.
• Expertenwissen in ETL-Prozessen und den dazugehörigen Tools.
• Starke SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit relationalen Datenbanken.
• Vertraut mit Datenmodellierungsprinzipien und Best Practices.
• Erfahrung mit Datenvisualisierungstools, insbesondere Microsoft Power BI.
• Kenntnisse in Cloud-Computing-Konzepten, insbesondere Microsoft Azure.
• Erfahrung mit weiteren Cloud-Plattformen wie AWS oder Google Cloud.
• Vertraut mit Big-Data-Technologien wie Hadoop, Spark oder Kafka.
• Erfahrung mit Python oder anderen Skriptsprachen.
• Kenntnisse in Data Governance und Datenqualitäts-Frameworks.
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse erforderlich.

Benefits

• Eine unbefristete Festanstellung in Vollzeit (37,5 Std./ Woche bei Vollzeit)
• Flexibles Arbeitszeitmodell
• Eine hybride Homeoffice-Lösung (2-4 Tage Homeoffice/ Woche möglich)
• 30+ Urlaubstage
• Interne & externe Weiterbildungsangebote
• Urlaubsgeld, Bonuszahlungen, BAV & VWL
• Fitnessstudio vor Ort, Kantine mit Essenszulagen, Fahrtkostenzuschuss, Jobrad, Mitarbeiter- & Teamevents