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Data & AnalyticsAbgelaufen

Data Engineer (AWS Data Platform)

🏛 Ausgeschrieben von Halian GmbH

Data Engineering AWS Amazon Redshift Amazon Athena Apache Iceberg SQL ETL/ELT Data Lake Data Warehouse Data Pipeline Data Architecture Distributed Data Systems Data Governance Data Security

Festanstellung 🎓 Senior 🏭 Banking/Finance 🌐 Englisch

Wir suchen einen erfahrenen Data Engineer zur Entwicklung, Optimierung und Wartung von unternehmensweiten Datenplattformen im Banking-Sektor. In dieser Kernrolle gestalten Sie moderne, cloudbasierte Datenarchitekturen mit AWS-Technologien und arbeiten an großflächigen Datenerfassungs-, Transformations-, Speicher- und Analyseinitiativen.

Ihre Aufgaben umfassen die Konzeption und den Aufbau skalierbarer Cloud-Datenplattformen, die Entwicklung und Optimierung von Datenpipelines für Enterprise-Analytics sowie die Implementierung von Data-Lake- und Data-Warehouse-Lösungen. Sie werden ETL/ELT-Prozesse für strukturierte und unstrukturierte Datenmengen entwickeln, Datenqualität und Governance sicherstellen und eng mit Business-, Analytics- und Engineering-Teams zusammenarbeiten. Darüber hinaus optimieren Sie Query-Performance, Speichereffizienz und Plattformskalierbarkeit sowie implementieren Datensicherheit und Zugriffskontrolle nach Unternehmensstandards.

Für diese Position benötigen Sie mindestens 5 Jahre Erfahrung in Data Engineering mit starken praktischen Kenntnissen in Amazon Redshift, Amazon Athena und Apache Iceberg. Erforderlich sind fundierte SQL-Entwicklungs- und Query-Optimierungsfähigkeiten, Erfahrung mit ETL/ELT-Frameworks, tiefes Verständnis von Datenarchitektur und verteilten Systemen sowie Kenntnisse in Datenverwaltung, Sicherheit und Compliance-Standards. Ein Bachelor-Abschluss in Informatik, Data Engineering oder verwandten Feldern ist notwendig.

Vorteilhaft sind Erfahrungen im Corporate oder Investment Banking, Kenntnisse von AWS Glue, EMR, Lambda, S3 und Lake Formation, Vertrautheit mit modernen Data-Lakehouse-Architekturen sowie AWS-Zertifikationen. Wir bieten die Gelegenheit, an innovativen Lösungen zu arbeiten, die Unternehmen transformieren.

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Skills erklärt

Data Engineering: Data Engineering umfasst den Aufbau und die Verwaltung von Dateninfrastrukturen, Pipelines und Systemen zur Verarbeitung großer Datenmengen für Analysen und Anwendungen.
AWS: Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
Amazon Redshift: Cloud-basiertes Data-Warehouse-System von Amazon Web Services zur Speicherung und Analyse großer Datenmengen.
Amazon Athena: AWS-Service zum Abfragen von Daten in S3-Speichern mittels SQL, ohne separate Datenbank-Infrastruktur betreiben zu müssen.
Apache Iceberg: Open-Source-Tabellenformat für große Datenmengen, das Versionskontrolle und effiziente Abfragen ermöglicht und in Data-Lakes eingesetzt wird.
SQL: Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
ETL/ELT: Datenverarbeitungsprozesse zum Extrahieren von Daten aus Quellen, Transformieren in das gewünschte Format und Laden in Zielsysteme (ETL) oder Laden vor der Transformation (ELT).
Data Lake: Ein zentrales Speichersystem, das große Mengen an Rohdaten in verschiedenen Formaten sammelt und speichert, um sie später für Analysen und Auswertungen zu nutzen.
Data Warehouse: Zentrales Datenspeichersystem, das große Mengen strukturierter Daten aus verschiedenen Quellen sammelt und für Analysen bereitstellt.
Data Pipeline: Automatisierte Abfolge von Prozessen zur Erfassung, Verarbeitung und Bereitstellung von Daten von der Quelle zum Ziel.
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.

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