Als Data Engineer treibst Du gemeinsam mit Deinem Projekt-Team herausfordernde Datenprojekte voran. Du entwickelst Data Infrastrukturen und arbeitest sofort auf realen Daten und kritischen Problemen unserer Kunden. Typische Beispiele sind die Entwicklung von Data Warehouses, Data Pipelines, (Reverse)ETL-Prozessen. Auf Augenhöhe arbeitest Du fachübergreifend gemeinsam mit unseren Kunden.
Folgende Tätigkeiten liegen in Deinem Aufgabenbereich:
- Entwicklung von technischen Lösungen für fachliche Herausforderungen unserer Kunden
- Aufbau von ETL-Prozessen, Data Warehouses und Datenmodellen
- Deployment von Machine Learning Modellen
- Aufbau von CI/CD Prozessen
- Entwicklung von Schnittstellen zu operativen Systemen
- Deployment in Cloud-Systemen und Begleitung von Praxis-Tests
Bei uns bist Du richtig, wenn Du wissbegierig bist und Lust hast, Dich als Data Engineer anspruchsvollen Problemen zu stellen und innovative Lösungen zu entwickeln.
Wir sind kein Fan von starren Profilen. Um Dir trotzdem eine Idee zu geben, hier einige Skills, die Deine zukünftigen Kolleg*innen häufig mitbringen:
- Studium oder Promotion in einer quantitativen Fachrichtung, z.B. Informatik, Mathematik, Physik oder Data Science
- Analytische Fähigkeiten, Denken in Daten und Strukturen
- Erfahrung in Python oder anderen Programmiersprachen
- Erfahrung in Cloud-Plattformen
- Unternehmerische Denkweise
- Fließende Deutschkenntnisse
Unser Tech Stack: Hier findest Du einige der Technologien, mit denen Du nach Deinen ersten Projekten bei SCHICKLER in Berührung gekommen sein wirst:
- Programmiersprachen: Python, R, JavaScript, SQL
- ETL / Data-Modeling: dbt, Google Dataflow, Pandas
- Deployment: Docker, Google Kubernetes Engines, CI / CD
- Cloud Plattformen: Google Cloud Platform, Amazon Web Services
- Datenbanken: BigQuery, Google Firestore
- Datenvisualisierung: Tableau, PowerBI, Plotly, Matplotlib, Google Data Studio
- Machine Learning: SciKit, xgboost, NLTK / spaCy, Keras, PyTorch, Prophet
