Data Engineer – AWS, Data Analytics, Python, Big Data (m/w/d)
🏛 Ausgeschrieben von Westhouse Consulting GmbHWir suchen einen erfahrenen Data Engineer zur Unterstützung eines anspruchsvollen Projekts im Bereich Cloud-basiertes Data Management und Data Analytics. Die Position ist remote mit optionaler Präsenz vor Ort besetzt und läuft bis Ende 2026.
Ihre Aufgaben umfassen die Planung, Entwicklung und Wartung von modernen, nutzerorientierten Anwendungen auf Basis von Cloud-Technologien. Sie analysieren bestehende Systeme und Architekturen, konzipieren Zielarchitekturen und entwickeln funktionale Schnittstellen zwischen Anwendungen und Prozessen. Darüber hinaus erstellen Sie Datenbankstrukturen, entwickeln Datenintegrationsskripte und dokumentieren Ihre Arbeiten umfassend.
Geforderte Qualifikationen: Sie verfügen über sehr gute Kenntnisse in Data Management und Data Analytics mit Schwerpunkt Python, PL/SQL und Airflow im AWS-Umfeld. Umfangreiche Erfahrung mit relationalen Datenbanksystemen (RDBMS), Data Warehouse und Oracle SQL sowie Oracle Apex ist erforderlich. Sie beherrschen Linux, Git und CI/CD-Prozesse sicher und haben praktische Erfahrung mit modernen Entwicklungsumgebungen und Open-Source-Tools wie GitLab und VSCode.
Wünschenswert sind fundierte Kenntnisse in agiler Softwareentwicklung (SCRUM/SAFe) sowie Erfahrung mit komplexen Enterprise-Anwendungen im Big-Data-Umfeld.
Deutschkenntnisse sind erforderlich. Die Position ist auf Vollzeitbasis ausgeschrieben.
Skills erklärt
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- PL/SQL
- Programmiersprache von Oracle, die SQL mit Programmierlogik erweitert und zur Entwicklung von Datenbankprozeduren und -funktionen eingesetzt wird.
- Airflow
- Open-Source-Plattform zur Planung, Überwachung und Automatisierung von Datenverarbeitungs-Workflows.
- AWS
- Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
- Oracle SQL
- Datenbanksprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Oracle-Datenbanksystemen; wird verwendet, um Daten zu extrahieren, zu ändern und zu analysieren.
- Data Management
- Systematische Verwaltung, Organisation und Pflege von Datenbeständen in Unternehmen zur Sicherung von Datenqualität und Verfügbarkeit.
- Data Analytics
- Analyse von Datenmengen zur Gewinnung von Erkenntnissen, Mustern und Handlungsempfehlungen für geschäftliche Entscheidungen.
- Data Warehouse
- Zentrales Datenspeichersystem, das große Mengen strukturierter Daten aus verschiedenen Quellen sammelt und für Analysen bereitstellt.
- Master Data Management
- Prozess und Technologie zur zentralen Verwaltung, Qualitätssicherung und Synchronisation von Stammdaten (Kunden, Produkte, Lieferanten) über Systeme hinweg.
- Linux
- Freies Betriebssystem, das als Basis für Server, Desktops und eingebettete Systeme verwendet wird.
- CI/CD
- Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
- Gitlab
- Webbasierte Plattform zur Versionskontrolle und Zusammenarbeit bei Softwareentwicklung; ermöglicht Verwaltung von Code-Repositories und CI/CD-Prozessen.
- VSCode
- Kostenloser Code-Editor von Microsoft für die Softwareentwicklung mit umfangreichen Erweiterungsmöglichkeiten.
- SDLC
- Software Development Life Cycle beschreibt die Phasen von Planung, Entwicklung, Test bis zur Bereitstellung von Softwareprojekten.
- Agile Softwareentwicklung
- Entwicklungsmethode mit iterativen Zyklen, regelmäßigem Feedback und flexibler Anpassung an Anforderungen; wird eingesetzt, um schneller und kundenorientierter Software zu entwickeln.
- Scrum
- Agile Projektmanagement-Methode, die Arbeit in kurzen Zyklen (Sprints) organisiert und regelmäßige Abstimmungen vorsieht.
- SAFe
- Scaled Agile Framework ist eine Methode zur Skalierung agiler Praktiken auf Unternehmensebene; wird für die Koordination mehrerer agiler Teams und Projekte verwendet.
- Big Data
- Technologien und Methoden zur Verarbeitung, Speicherung und Analyse von sehr großen und komplexen Datenmengen.
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Häufige Fragen zu Nexus
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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