AWS Data Engineer
🏛 Ausgeschrieben von RED GlobalWir suchen einen erfahrenen AWS Data Engineer für ein anspruchsvolles 12-Monats-Projekt an einem Standort in Südengland. Diese Rolle bietet die Gelegenheit, mit modernen Cloud-Technologien und großen Datenmengen zu arbeiten.
Als AWS Data Engineer sind Sie verantwortlich für die Gestaltung, Entwicklung und Optimierung von Data-Lakehouse-Lösungen. Sie werden mit führenden AWS-Services wie S3, Glue, EMR, Athena, Redshift und Lake Formation arbeiten und dabei ETL/ELT-Pipelines entwickeln sowie Datenmodellierung durchführen.
Ihre Qualifikationen: - Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung in Data Engineering - Umfangreiche praktische Erfahrung mit AWS Data Lakehouse-Architekturen - Tiefe Kenntnisse in SQL, Python und PySpark - Erfahrung mit dbt und modernen Datenverarbeitungspipelines - Verständnis für Datenverwaltung, Sicherheit und Datenqualität
Diese Position erfordert Ihre physische Präsenz vor Ort an fünf Tagen pro Woche. Das Projekt ist als Freiberufler-Engagement strukturiert und bietet die Möglichkeit, in einem dynamischen Umfeld mit innovativen Technologien zu arbeiten. Sie werden Teil eines Teams, das sich auf die Bereitstellung hochwertiger Datenlösungen konzentriert.
Wenn Sie eine Leidenschaft für Datenarchitektur haben und Ihre Fähigkeiten in einer anspruchsvollen Umgebung einsetzen möchten, laden wir Sie ein, sich zu bewerben.
Anforderungen
- Rollenfamilie
- Daten / KI
- Berufserfahrung
- mindestens 5 Jahre
Rahmenbedingungen
- Abrechnung
- Nach Aufwand
Projekt
- Vermittlung
- Über Vermittler
Skills erklärt
- AWS
- Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
- Data Engineering
- Data Engineering umfasst den Aufbau und die Verwaltung von Dateninfrastrukturen, Pipelines und Systemen zur Verarbeitung großer Datenmengen für Analysen und Anwendungen.
- AWS S3
- Cloud-Speicherdienst von Amazon Web Services zur Speicherung und Verwaltung großer Datenmengen über das Internet.
- AWS Glue
- Cloud-Service von Amazon Web Services zur automatisierten Datenintegration, Bereinigung und Vorbereitung von Daten aus verschiedenen Quellen.
- AWS EMR
- Amazon-Service zur Verarbeitung großer Datenmengen mit Open-Source-Tools wie Hadoop und Spark in der Cloud.
- AWS Athena
- Cloud-Service von Amazon Web Services zur Abfrage großer Datenmengen in S3-Speichern mittels SQL, ohne separate Datenbank-Infrastruktur betreiben zu müssen.
- AWS Redshift
- Cloud-basiertes Data-Warehouse von Amazon; wird für Speicherung und Analyse großer Datenmengen eingesetzt.
- AWS Lake Formation
- AWS-Service zur Einrichtung und Verwaltung von Data Lakes, die große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten speichern und analysieren.
- SQL
- Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- PySpark
- Ein Python-Framework zur verteilten Datenverarbeitung großer Datenmengen auf Clustern, basierend auf Apache Spark.
- dbt
- Data Build Tool; Framework zur Transformation von Rohdaten in Data Warehouses mittels SQL und Versionskontrolle.
- ETL/ELT-Pipelines
- Datenverarbeitungsprozesse, die Daten extrahieren (Extract), transformieren (Transform) und laden (Load) oder in anderer Reihenfolge verarbeiten; zentral für Datenintegration und Data Warehousing.
- Data Modelling
- Prozess der Strukturierung und Planung von Daten, um festzulegen, wie Informationen in Systemen organisiert und gespeichert werden.
- Data Governance
- Rahmenwerk für Regeln und Verantwortlichkeiten im Umgang mit Daten; wird implementiert, um Datenqualität, Sicherheit und Compliance zu gewährleisten.
- Data Security
- Schutzmaßnahmen und Verfahren zur Sicherung von Daten vor unbefugtem Zugriff, Verlust oder Beschädigung.
- Data Quality
- Bewertung und Verbesserung der Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz von Daten; wird in Datenmanagement und Business Intelligence eingesetzt.
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Häufige Fragen zu Nexus
- Was ist Nexus und für wen ist es geeignet?
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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