Data Engineer AWS & Cloud-Datenplattformen (m/w/d)
🏛 Ausgeschrieben von Westhouse Consulting GmbHWir suchen einen erfahrenen Data Engineer zur Konzeption und Weiterentwicklung von unternehmensweiten Datenarchitekturen in cloudbasierten Umgebungen. Sie werden als Vollzeitkraft an der Gestaltung moderner Datenplattformen mitwirken und dabei strategische Verantwortung übernehmen.
Ihre Hauptaufgaben umfassen die Definition von Architekturprinzipien und Best Practices für Datenplattformen, das Design von Data Lakes, Data Warehouses und verteilten Systemen sowie die Konzeption von Integrationsarchitekturen für heterogene Quellsysteme. Sie werden Datenmodelle und -flüsse strukturieren, Standards für Datenqualität, Governance und Security etablieren und Architektur-Reviews durchführen. Zudem konzipieren Sie Lösungsansätze zur Integration von Machine-Learning- und KI-Use-Cases in bestehende Plattformen und erstellen umfassende Architektur-Dokumentationen.
Gefordert werden mindestens 4 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Datenpipelines und Datenprodukten mit Python, SQL, PySpark und Apache Spark. Sie sollten fundierte Kenntnisse in der Implementierung skalierbarer ETL-/ELT-Pipelines in Cloud-Umgebungen (AWS, Microsoft Azure) mitbringen, einschließlich Erfahrung mit AWS Glue, Azure Data Factory und Amazon S3. Erforderlich ist zudem nachgewiesene Expertise in der Migration und Modernisierung von Legacy-Systemen und On-Premise-Lösungen zu cloud-nativen Technologien. Erfahrung in der Analyse, Integration und Modellierung von Transaktionsdaten aus heterogenen Quellsystemen ist essentiell.
Die Position ist als sozialversicherungspflichtige Anstellung konzipiert und bietet flexible Arbeitsgestaltung mit Standort in Mainz und Remote-Optionen. Der Einsatz ist auf 15 Monate befristet.
Skills erklärt
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- SQL
- Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
- PySpark
- Ein Python-Framework zur verteilten Datenverarbeitung großer Datenmengen auf Clustern, basierend auf Apache Spark.
- Apache Spark
- Open-Source-Framework für verteilte Datenverarbeitung und Datenanalyse; ermöglicht schnelle Verarbeitung großer Datenmengen parallel auf mehreren Computern.
- AWS
- Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
- Microsoft Azure
- Cloud-Plattform von Microsoft für das Hosten von Anwendungen, Speicherung von Daten und IT-Infrastruktur über das Internet.
- Azure Data Factory
- Cloud-Service von Microsoft zur Orchestrierung und Automatisierung von Datenverarbeitungsprozessen; ermöglicht das Verschieben und Transformieren von Daten zwischen verschiedenen Quellen.
- AWS Glue
- Cloud-Service von Amazon Web Services zur automatisierten Datenintegration, Bereinigung und Vorbereitung von Daten aus verschiedenen Quellen.
- Amazon S3
- Cloud-Speicherdienst von Amazon Web Services zum Speichern und Abrufen großer Datenmengen über das Internet.
- 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).
- Datenpipelines
- Automatisierte Prozesse zur Erfassung, Verarbeitung, Transformation und Bereitstellung von Daten zwischen verschiedenen Systemen.
- Datenarchitektur
- Strukturelle Gestaltung von Datensystemen, einschließlich Datenmodelle, Speicherung und Zugriffsmuster; definiert, wie Daten organisiert und verwaltet werden.
- Data Governance
- Rahmenwerk für Regeln und Verantwortlichkeiten im Umgang mit Daten; wird implementiert, um Datenqualität, Sicherheit und Compliance zu gewährleisten.
- CI/CD
- Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
- Jira
- Projektmanagement- und Issue-Tracking-Tool von Atlassian; wird verwendet, um Aufgaben zu planen, zu verfolgen und Workflows zu organisieren.
- Confluence
- Atlassian-Softwaretool zur Erstellung, Verwaltung und gemeinsamen Bearbeitung von Dokumentationen und Wikis im Team.
- SAFe
- Scaled Agile Framework ist eine Methode zur Skalierung agiler Praktiken auf Unternehmensebene; wird für die Koordination mehrerer agiler Teams und Projekte verwendet.
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Häufige Fragen zu Nexus
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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