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Data & AnalyticsAbgelaufen

Data Engineer Databricks (m/w/d)

Data Engineering Databricks AWS Terraform dbt Data Warehouse SAP SOAP OData Datenarchitektur Datenintegration

Contracting⏱ 6 Monate 🏢 0% vor Ort 🌐 Deutsch

Wir suchen einen erfahrenen Data Engineer zur Unterstützung unserer Data-Infrastruktur im Vollzeitmodell. Die Position ist bundesweit remote besetzbar und startet kurzfristig für eine Dauer von 6 Monaten.

Ihre Aufgaben: Sie sind verantwortlich für den Betrieb, die Wartung und Weiterentwicklung unserer bestehenden Data Warehouse Umgebung. Dazu gehört der Aufbau, die Optimierung und das Monitoring von Datenpipelines sowie die Datenverarbeitung und -bereitstellung innerhalb unserer Cloud-Infrastruktur. Sie entwickeln und pflegen Datenmodelle mit modernen Tools und stellen sicher, dass Datenqualität, Stabilität und Performance jederzeit gewährleistet sind. Darüber hinaus arbeiten Sie eng mit angrenzenden Teams aus den Bereichen Analytics und Business Intelligence zusammen.

Ihr Profil: Sie bringen fundierte Erfahrung als Data Engineer im Data Warehouse Umfeld mit. Sie verfügen über sehr gute Kenntnisse in der Arbeit mit Cloud-Plattformen und Infrastructure-as-Code-Tools. Der sichere Umgang mit modernen Datenmodellierungstools ist für Sie selbstverständlich. Sie haben Erfahrung mit Datenschnittstellen und Integrationstechnologien und verstehen Datenarchitekturen sowie Datenintegrationsprozesse. Eine selbstständige und strukturierte Arbeitsweise zeichnet Sie aus.

Wir bieten: Eine interessante Aufgabe in einem dynamischen Umfeld, die Möglichkeit, an modernen Technologien zu arbeiten, und die Flexibilität des Remote-Arbeitens. Sie werden Teil eines Teams, das Wert auf Qualität und Innovation legt.

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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.
Databricks: Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.
AWS: Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
Terraform: Infrastructure-as-Code-Tool zur automatisierten Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Infrastruktur über Konfigurationsdateien.
dbt: Data Build Tool; Framework zur Transformation von Rohdaten in Data Warehouses mittels SQL und Versionskontrolle.
Data Warehouse: Zentrales Datenspeichersystem, das große Mengen strukturierter Daten aus verschiedenen Quellen sammelt und für Analysen bereitstellt.
OData: Standardprotokoll für den Datenaustausch zwischen Systemen, das REST-basierte Abfragen und Updates von Daten ermöglicht.
Datenarchitektur: Strukturelle Gestaltung von Datensystemen, einschließlich Datenmodelle, Speicherung und Zugriffsmuster; definiert, wie Daten organisiert und verwaltet werden.
Datenintegration: Prozess der Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen in ein einheitliches System oder Format.

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