Data Engineer (Dagster, dbt-core, Python)
🏛 Ausgeschrieben von mund consulting AGFür ein Projekt im Finanzbereich suchen wir einen erfahrenen Data Engineer (m/w/d) mit Schwerpunkt auf modernen Datenorchestration und -transformation.
Aufgaben: Sie beraten bei der Strukturierung und Umsetzung von Datenstrecken mit Dagster, dbt-core und Python. Ihre Tätigkeiten umfassen die Implementierung von dagster-dbt-Integrationen, embedded-ELT-Lösungen mit dlt sowie automatisiertes Deployment auf Kubernetes. Sie entwickeln Dagster-Komponenten, führen Code-Reviews durch und erstellen technische Dokumentation.
Anforderungen: Sie bringen mindestens 5 Jahre Erfahrung im Aufbau komplexer Dagster-Projekte mit, insbesondere mit dagster-dbt und embedded-ELT-Implementierungen. Umfangreiche Kenntnisse in dbt-core mit mehreren Referenzprojekten sind erforderlich. Sie verfügen über tiefgehendes Wissen in Data Engineering und können komplexe Datenpipelines konzipieren und umsetzen.
Vorteilhaft sind Erfahrungen mit AWS-Infrastruktur, containerisierten Open-Source-Orchestratoren (Airflow oder Dagster) in Team-Umgebungen sowie Kenntnisse in agilem Projektmanagement (IAPM/CAPM, SAFe oder PMI Agile Certified Practitioner).
Rahmen: Das Projekt ist auf 95% Remote-Basis ausgerichtet mit Standort Berlin. Die Laufzeit erstreckt sich über 12 Monate. Der Umfang beträgt 202 Personentage.
Wir suchen eine Fachperson, die eigenverantwortlich arbeitet, komplexe technische Herausforderungen löst und ihr Wissen im Team teilt.
Skills
Anforderungen
- Rollenfamilie
- Daten / KI
- Berufserfahrung
- mindestens 5 Jahre
Rahmenbedingungen
- Abrechnung
- Nach Aufwand
- Bewerbungsfrist
- 11.11.2026
Projekt
- Projektart
- Weiterentwicklung
- Vermittlung
- Über Vermittler
Skills erklärt
- Dagster
- Open-Source-Framework zur Orchestrierung und Verwaltung von Daten-Pipelines und ETL-Prozessen.
- dbt Core
- Open-Source-Tool zur Transformation von Rohdaten in Data Warehouses mittels SQL und Versionskontrolle.
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- Data Engineering
- Data Engineering umfasst den Aufbau und die Verwaltung von Dateninfrastrukturen, Pipelines und Systemen zur Verarbeitung großer Datenmengen für Analysen und Anwendungen.
- dagster-dbt
- Kombination aus Dagster (Orchestrierungs-Tool für Datenworkflows) und dbt (Tool zur Datentransformation); wird eingesetzt, um komplexe Daten-Pipelines zu verwalten und zu automatisieren.
- DLT
- Distributed Ledger Technology; dezentralisierte Technologie zur Speicherung und Verwaltung von Transaktionsdaten über mehrere Knoten.
- Kubernetes
- Open-Source-Plattform zur automatisierten Verwaltung, Skalierung und Orchestrierung von containerisierten Anwendungen.
- CI/CD
- Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
- Code Reviews
- Code Reviews sind ein Qualitätssicherungsprozess, bei dem andere Entwickler den geschriebenen Code überprüfen, um Fehler zu finden und die Codequalität zu verbessern.
- Dokumentation
- Erstellung und Verwaltung von schriftlichen Informationen zu Prozessen, Systemen oder Projekten zur Kommunikation, Schulung und Nachverfolgung.
- Agile
- Iterative Projektmanagement-Methode, die Flexibilität, regelmäßiges Feedback und inkrementelle Lieferung von Ergebnissen betont.
- AWS
- Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
- Airflow
- Open-Source-Plattform zur Planung, Überwachung und Automatisierung von Datenverarbeitungs-Workflows.
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Häufige Fragen zu Nexus
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