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Data & AnalyticsAbgelaufen

Cloud Data Consultant / Cloud Data Engineer (m/w/d)

🏛 Ausgeschrieben von Ratbacher GmbH

Cloud-Data-Engineering Azure AWS Data Lakes Data Pipelines Data Warehousing Databricks Snowflake SQL Python Apache Spark DevOps Infrastructure-as-Code CI/CD Terraform

Festanstellung📍 Düsseldorf, Köln, Essen, Münster, Hamburg💶 bis zu 100.000 EUR Jahresgehalt 🏢 50% vor Ort 🎓 Senior 🌐 Deutsch

Wir suchen einen erfahrenen Cloud Data Consultant (m/w/d) zur Verstärkung unseres Teams. In dieser Rolle gestalten Sie moderne Datenarchitekturen und tragen maßgeblich zur digitalen Transformation unserer Kunden bei.

Ihre Aufgaben umfassen die Konzeption, den Aufbau und die Optimierung von Datenarchitekturen auf Basis von Azure Cloud-Technologien. Sie entwickeln und implementieren leistungsfähige Data Pipelines und Data Lakes zur effizienten Verarbeitung und Integration großer Datenmengen. Als zentrale Schnittstelle übersetzen Sie fachliche Anforderungen in technische Datenlösungen und arbeiten eng mit IT-Teams, Fachbereichen und Data-Spezialisten zusammen.

Mit modernen Tools wie Azure, Databricks, Snowflake, SQL und Python entwickeln Sie datengetriebene Anwendungen, die datenbasierte Geschäftsentscheidungen unterstützen. Dabei gewährleisten Sie höchste Standards bei Datenqualität, Verfügbarkeit und Integrität sowie die Einhaltung relevanter Governance-, Compliance- und Sicherheitsanforderungen.

Wir bieten Ihnen ein attraktives Gesamtpaket: ein Jahresgehalt bis zu 100.000 Euro, sichere berufliche Perspektiven in einem etablierten und wirtschaftlich erfolgreichen Unternehmen sowie flexible Arbeitszeiten mit der Möglichkeit zum mobilen Arbeiten. Sie profitieren von 30 Urlaubstagen, abwechslungsreichen Projekten mit aktuellen Technologien und anspruchsvollen Kundenanforderungen in einem dynamischen IT-Umfeld. Eine ausgewogene Work-Life-Balance ist uns wichtig.

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Skills erklärt

Azure: Cloud-Computing-Plattform von Microsoft für Hosting, Datenverarbeitung, Speicherung und verschiedene IT-Services.
AWS: Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
Data Lakes: Zentrale Speichersysteme für große Mengen unstrukturierter und strukturierter Daten; werden für Datenanalyse und Business Intelligence genutzt.
Data pipelines: Automatisierte Prozesse zur Erfassung, Verarbeitung, Transformation und Bereitstellung von Daten zwischen verschiedenen Systemen.
Data Warehousing: Konzept zur zentralisierten Speicherung und Verwaltung großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen für Analysen und Reporting.
Databricks: Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.
Snowflake: Snowflake ist eine Cloud-basierte Datenbank- und Data-Warehouse-Plattform; sie wird für Speicherung, Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen eingesetzt.
SQL: Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
Python: Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
Apache Spark: Open-Source-Framework für verteilte Datenverarbeitung und Datenanalyse; ermöglicht schnelle Verarbeitung großer Datenmengen parallel auf mehreren Computern.
DevOps: Kombination von Entwicklung und Betrieb, die Automatisierung, kontinuierliche Integration und schnellere Bereitstellung von Software ermöglicht.
Infrastructure as Code: Methode, bei der IT-Infrastruktur (Server, Netzwerke, Speicher) durch Code definiert und automatisiert bereitgestellt wird.
CI/CD: Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
Terraform: Infrastructure-as-Code-Tool zur automatisierten Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Infrastruktur über Konfigurationsdateien.

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