Dein nächster Schritt. Dein neuer Job.

Overview In dieser Rolle arbeiten Sie an hochmodernen Data Analytics-Plattformen, kooperieren mit Data Engineers, Architects und Scientists und gestalten datengetriebene Lösungen in der Cloud. Sie bauen und betreiben datengetriebene Pipelines, koordinieren Anforderungen mit Kunden und unterstützen jüngere Teammitglieder. Der Fokus liegt auf Cloud-Infrastruktur, Open-Source-Software und skalierbaren Data-Lösungen, die Funktionalität, Leistung und Sicherheit sicherstellen. Sie tragen zur Angebotserstellung bei und teilen Ihr Wissen im Team. Diese Position bietet abwechslungsreiche Projekte, Weiterbildung und eine offene Unternehmenskultur. Leistungen / Benefits Homeoffice Gleitzeit Ferienkauf bis 13 Tage Beitrag an privates Mobiltelefon oder Business Handy Halbtax 1.

Klasse Reisen für geschäftliche Anlässe Verantwortungsbereiche Eigenständige Implementierung von qualitativ hochwertigen Datenpipelines und Cloud-Dateninfrastrukturen Entwurf, Code und Konfiguration von Komponenten für Data Ingestion, Echtzeit-Streaming, Batch Processing, Extraktion und Transformation Koordination von Kundenanforderungen und Mentoring von weniger erfahrenen Teammitgliedern Mitwirkung an Cloud Data Plattform-Projekten und Betrieb der Plattform in mehreren Teams Sicherstellung von Funktionalität, Leistung, Verfügbarkeit, Skalierbarkeit, Sicherheit und Zuverlässigkeit der Lösungen Unterstützung bei der Angebotserstellung und Förderung von Synergien zwischen Projekten Zusammenarbeit mit Business Analysts und Data Scientists zur Umsetzung von Use Cases Zentrale Anforderungen Mindestens 5 Jahre Implementierungsfertigkeiten mit Analytics-Technologien wie SQL, DBT, Spark, Kafka

und Programmiererfahrung in Python Berufserfahrung in der Bereitstellung und Automatisierung von Cloud-Lösungen (Azure, AWS, GCP, Kubernetes) mit Terraform oder ähnlichen Tools Know-how in SQL- und NoSQL-Datenbanken (z.B. PostgreSQL, Snowflake, Databricks, MS SQL Server) Erfahrung in Datenmodellierung und Data-Governance Erfahrung im gesamten Software Development Lifecycle (Codierungsstandards, Code-Reviews, CI/CD, Testing, Betrieb) Data-Warehouse- und Data-Mesh-Kenntnisse sind wünschenswert Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse Teamfähigkeit Kooperation und Coaching-Fähigkeiten Kommunikationsstärke SQL DBT Spark