Das ist der Job
Aufgabengebiet Konzeption, Aufbau und Skalierung komplexer Datenpipelines (ETL/ELT) zur Integration vielfältiger Datenquellen Design und Optimierung von Cloud-Data-Warehouses (z.
Das brauchst du
Snowflake, BigQuery) und Data Lakes Sicherstellung der Datenqualität und Performance-Optimierung von Datenbankabfragen Enge Zusammenarbeit mit dem Data-Science-Team, um produktionsreife Datenmodelle bereitzustellen Automatisierung der Infrastruktur mittels Infrastructure as Code (Terraform) und CI/CD-Pipelines Anforderungsprofil Background: Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Informatik, Mathematik oder eine vergleichbare Qualifikation Tech-Stack: Fundierte Erfahrung in Python oder Scala sowie Expertenkenntnisse in SQL Cloud-Expertise: Sicherer Umgang mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure oder GCP) und modernen Orchestrierungstools wie Apache Airflow Engineering-Mindset: Erfahrung mit Big-Data-Technologien (Spark, Kafka) sowie ein ausgeprägtes Verständnis für Software-Engineering-Prinzipien
Darum lohnt es sich
Mit Sitz in Hamburg kombiniert das Unternehmen die Agilität eines Tech-Scale-ups mit der finanziellen Stabilität eines etablierten Marktführers. Hier erwartet dich ein internationales Team aus Data Scientists und Software-Architekten, das Daten nicht als Nebenprodukt, sondern als Kernprodukt versteht.
Intro Technologische Grüne Wiese Deine Pipelines sind das Rückgrat für geschäftskritische KI- und Analytics-Cases Firmenprofil Mein Mandant ist ein führender Innovationstreiber im Bereich Logistik & Supply Chain.
