Data Engineer
🏛 Ausgeschrieben von Darwin RecruitmentWir suchen einen erfahrenen Data Engineer für ein führendes europäisches Energieversorgungsunternehmen im Bereich Stromübertragung. Sie werden Teil eines datengesteuerten Unternehmens und tragen aktiv zum Aufbau einer nachhaltigen und zuverlässigen Energieinfrastruktur bei.
In dieser Rolle arbeiten Sie in einem Product Team der Data Organization an einer umfassenden Datenplattform. Ihre Aufgaben umfassen die Entwicklung von Datenpipelines, die Gestaltung effizienter Speicherstrukturen und die Erstellung materialisierter Views über verschiedene analytische Technologien hinweg. Sie werden auch Datenaustausch-Endpunkte für Endnutzer bereitstellen und erhalten Einblicke in Governance-Tools wie Glossare, Datenmodellierung, Lineage und Qualitätssicherung.
Anforderungen: - Mindestens 3–5 Jahre praktische Erfahrung in mindestens zwei der folgenden Bereiche: SQL Server, Azure-basierte Datenpipelines (Azure Databricks, Azure Data Factory, Azure Functions, Azure Stream/Log Analytics, Azure DevOps), Python-basierte Datenpipelines in Databricks-Umgebungen - Offenheit gegenüber angrenzenden Technologien wie Redis, RabbitMQ, Neo4j oder Apache Arrow - Sichere Zusammenarbeit mit Business Analysts und Stakeholdern zur Anforderungsklärung - Starke Testing-Disziplin und DevOps-Praktiken - Fähigkeit zur Erstellung klarer technischer Dokumentation - Analytische, iterative und produktionsorientierte Arbeitsweise mit Fokus auf kontinuierliche Verbesserung - Fließend Englisch erforderlich; Französisch, Niederländisch oder Deutsch von Vorteil
Der Arbeitsort ist Brüssel, Belgien, mit flexibler Arbeitsgestaltung (ca. 60% remote nach einer Einarbeitungsphase vor Ort).
Skills erklärt
- SQL Server
- Relationales Datenbankmanagementsystem von Microsoft zur Speicherung, Verwaltung und Abfrage strukturierter Daten in Unternehmen.
- Azure Databricks
- Cloud-Plattform von Microsoft für Datenanalyse und Machine Learning; wird zur Verarbeitung großer Datenmengen und Erstellung von Datenmodellen eingesetzt.
- Azure Data Factory
- Cloud-Service von Microsoft zur Orchestrierung und Automatisierung von Datenverarbeitungsprozessen; ermöglicht das Verschieben und Transformieren von Daten zwischen verschiedenen Quellen.
- Azure Functions
- Serverlose Compute-Plattform von Microsoft, mit der man Code-Funktionen ausführt, ohne Server selbst verwalten zu müssen; wird für ereignisgesteuerte Aufgaben und automatisierte Prozesse eingesetzt.
- Azure DevOps
- Plattform von Microsoft für Softwareentwicklung, die Tools für Versionskontrolle, Projektmanagement, Testing und Deployment bereitstellt.
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- Redis
- In-Memory-Datenbank, die Daten im Arbeitsspeicher speichert und für schnelle Zugriffe sowie Caching verwendet wird.
- RabbitMQ
- Message-Broker-Software für asynchrone Kommunikation zwischen Anwendungen; ermöglicht zuverlässige Nachrichtenwarteschlangen und Datenfluss.
- DevOps
- Kombination von Entwicklung und Betrieb, die Automatisierung, kontinuierliche Integration und schnellere Bereitstellung von Software ermöglicht.
- Data pipelines
- Automatisierte Prozesse zur Erfassung, Verarbeitung, Transformation und Bereitstellung von Daten zwischen verschiedenen Systemen.
- Business Intelligence
- Sammlung von Technologien und Methoden zur Analyse von Geschäftsdaten, um Berichte und Dashboards zu erstellen und Entscheidungen zu unterstützen.
- Data Governance
- Rahmenwerk für Regeln und Verantwortlichkeiten im Umgang mit Daten; wird implementiert, um Datenqualität, Sicherheit und Compliance zu gewährleisten.
- Master Data Management
- Prozess und Technologie zur zentralen Verwaltung, Qualitätssicherung und Synchronisation von Stammdaten (Kunden, Produkte, Lieferanten) über Systeme hinweg.
- Technical Documentation
- Erstellung und Verwaltung von technischen Dokumentationen wie Handbücher, Spezifikationen und Benutzeranleitungen.
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Häufige Fragen zu Nexus
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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