Data Engineer (Azure & Python)
🏛 Ausgeschrieben von Westhouse Consulting GmbHWir suchen einen erfahrenen Data Engineer (m/w/d) für eine Vollzeitstelle in Mainz mit Remote-Optionen. Die Position ist als sozialversicherungspflichtige Anstellung befristet bis Ende 2027 ausgeschrieben.
In dieser Rolle entwickeln Sie cloudbasierte Datenarchitekturen und -plattformen. Ihre Aufgaben umfassen die Analyse fachlicher und technischer Anforderungen, die Konzeption unternehmensweiter Datenarchitekturen in Cloud-Umgebungen sowie die Definition von Architekturprinzipien und Best Practices. Sie designen Datenarchitekturen für Data Lakes, Data Warehouses und verteilte Datenplattformen und konzipieren Integrationsarchitekturen zur Anbindung heterogener Quellsysteme.
Weiterhin erstellen Sie Architekturkonzepte und technische Spezifikationen, entwickeln Datenmodelle und Datenflüsse und definieren Standards für Datenqualität, Governance, Security und Compliance. Sie führen Architektur-Reviews durch, bewerten bestehende Systeme hinsichtlich Modernisierung und Cloud-Transformation und konzipieren Lösungsansätze für die Integration von Machine-Learning- und KI-Use-Cases.
Gefordert werden mindestens 4 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Datenpipelines und Datenprodukten mit Python, SQL und PySpark in Cloud-Umgebungen. Erforderlich ist zudem 4 Jahre Erfahrung mit Microsoft Azure und Azure Services wie Azure Data Factory oder Azure Synapse. Nachgewiesen werden sollte Erfahrung in der Entwicklung von Batch- und Streaming-Datenpipelines sowie Kafka-basierter Datenverarbeitung. Kenntnisse in der Integration heterogener Systeme sind essentiell.
Deutschkenntnisse sind erforderlich. Idealerweise bringen Sie Erfahrung mit AWS-Umgebungen mit.
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.
- Azure
- Cloud-Computing-Plattform von Microsoft für Hosting, Datenverarbeitung, Speicherung und verschiedene IT-Services.
- Azure Data Factory
- Cloud-Service von Microsoft zur Orchestrierung und Automatisierung von Datenverarbeitungsprozessen; ermöglicht das Verschieben und Transformieren von Daten zwischen verschiedenen Quellen.
- Azure Synapse
- Eine Cloud-Plattform von Microsoft zur Datenanalyse und Business Intelligence, die Datenverarbeitung und Visualisierung kombiniert.
- 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.
- Kafka
- Verteilte Streaming-Plattform zur Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit zwischen verschiedenen Systemen.
- Data Lakes
- Zentrale Speichersysteme für große Mengen unstrukturierter und strukturierter Daten; werden für Datenanalyse und Business Intelligence genutzt.
- Data Warehouses
- Zentrale Datenbanksysteme, die große Mengen strukturierter Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und für Analysen und Berichte bereitstellen.
- Datenmodellierung
- Strukturierung und Darstellung von Datenbeziehungen in Datenbanken oder Informationssystemen; Grundlage für effiziente Datenverwaltung.
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Häufige Fragen zu Nexus
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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