Intermediate Data Engineer (m/w/d)

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Was Dich erwartet

• ** 🚀 **Pipeline-Entwicklung:** Du entwickelst und wartest automatisierte Data-Ingestion-Pipelines und stellst die zuverlässige Verarbeitung von Batch- und Streaming-Daten sicher. 🏗️ **Mitarbeit an der Plattform:** Du unterstützt beim
• Ausbau moderner, hybrider Datenplattformen (z. B. auf Basis von Spark/Databricks oder vergleichbaren Technologien) und implementierst
• Features für moderne Datenarchitekturen (Lakehouse & DWH). 🛠️ **Data
• Quality:** Du setzt
• Schema-Validierungen und Datenqualitätsprüfungen während des Ingestion-Prozesses um und unterstützt bei der Metadatenextraktion. 🛡️ **Governance-Support:** Du arbeitest an der Umsetzung von Zugriffskontrollen und Datenversionierungen mit, um die Reproduzierbarkeit von Datensätzen zu gewährleisten. 📈 **Performance-Support:** Du unterstützt bei der Optimierung von Datenverarbeitungsprozessen und hilfst dabei, unnötige Datenbewegungen im System zu minimieren. 🌱 **Wachstum:** In Zusammenarbeit mit unseren Seniors vertiefst Du
• Dein Wissen in verteilten Systemen, MLOps-Tooling und modernen Lakehouse-Designs. **

Was Du mitbringst

** **Solide Kenntnisse** - **Data Engineering:** Erste praktische Erfahrung mit Distributed Computing (z. B.

Spark/Databricks oder vergleichbare Technologien) und dem Aufbau von Daten-Pipelines. - **Programmierung:** Gute Kenntnisse in **Python** sowie ein sicherer Umgang mit relationalen Datenbanken (SQL). - **Cloud-Basis:** Grundverständnis von Cloud-Technologien (Azure oder AWS) und ersten Kontakt zu **Docker**. - **Versionierung:** Sicherer Umgang mit **Git** und Verständnis für Data Lineage Konzepte. **Sehr gute Kenntnisse** - **CI/CD-Grundlagen:** Grundverständnis von automatisierten Workflows und Deployments. - **Datenmodellierung:** Wissen über Partitionierung und grundlegende Architekturprinzipien von Data Lakes. - **Datenmodellierung:** Grundverständnis für dimensionale Datenmodellierung (Star/Snowflake Schema) und Architekturprinzipien von Data Lakes. - **Qualitätsanspruch:** Erfahrung mit Testing-Verfahren für Datenprozesse und Clean Code Standards. **Persönlich** - **Lernbereitschaft:** Du hast eine hohe Motivation, Dich in die rasant entwickelnde Data- und AI-Landschaft einzuarbeiten. - **Team-Spirit:** Du arbeitest gerne kooperativ mit Engineering- und Analytics-Teams zusammen. - **Strukturierte Arbeitsweise:** Du gehst Aufgaben methodisch an und hast ein Auge für Datenintegrität. - Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse sowie ein abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Data Engineering oder vergleichbar.