Das ist der Job
Ihre zukünftigen Aufgaben sind Monitoring der täglichen Datenverarbeitungen und Sicherstellung der Betriebsbereitschaft Housekeeping unseres Stacks: Python, SQL, dbt, Dagster, Django, Linux, OpenShift, Git, Tableau Troubleshooting bei technischen Herausforderungen in den ELT-Strecken Pflege und Optimierung der CI/CD-Pipelines Wartung und Weiterentwicklung der Container-Infrastruktur auf OpenShift Analyse von Daten in Quellsystemen und Modellierung für die Integration in unsere Datenbank Entwicklung von dbt-Modellen und Dagster-Workflows Aufbereitung von Data Marts für Tableau als zentrale Reporting-Plattform Mitarbeit bei der Einführung von Cloud-Technologien und Aufbau von On-Premise GenAI Was Sie mitbringen Abgeschlossenes Studium im MINT-Bereich oder vergleichbare Ausbildung Mehrjährige Berufserfahrung in der Systembetreuung, im IT-Betrieb oder in der Anwendungsentwicklung Gute Kenntnisse in Python und SQL Vertrautheit mit Linux, Git und Container-Technologien Gespür für Daten, Datenstrukturen und Datenqualität Grundverständnis von Datenmodellierung und ELT/ETL-Designprinzipien Neugier auf fachliche Zusammenhänge – Sie wollen verstehen, was hinter den Zahlen steckt Serviceorientierung im Umgang mit internen Stakeholdern und Partnerbanken Hands‑on‑Mentalität und Lust, in einem Team zu arbeiten, das Entwicklung und Betrieb gemeinsam verantwortet Fließende Deutschkenntnisse Zusätzlich von Vorteil: Erfahrung mit dbt, Dagster, Tableau oder Cloud-Technologien #J-18808-Ljbffr
Darum lohnt es sich
Unsere Analysen und Reports erreichen 400 Mitarbeiter intern sowie mehr als 1.000 Nutzer bei unseren Partnerbanken. Was Sie erwartet Private Banking Analytics (PBA) ist unsere zentrale Data Analytics Plattform im Private Banking.
Wir stellen dem Vertrieb und dem Management tagesaktuelle, bedarfsorientierte Datenprodukte bereit – für fundierte Entscheidungen und messbaren Mehrwert.
