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Data & Analyticsvor 18 Tagen

Data Engineer / Analytics Specialist

🏛 Ausgeschrieben von iPAXX AG
Contracting⏱ Ende des Jahres ++📍 Remote 🏢 0% vor Ort 🚀 Start: Oktober 2023 🏭 Banking/Finance 🌐 Deutsch

Wir suchen einen erfahrenen Data Engineer und Analytics Specialist für ein langfristiges Projekt im Finanzbereich. Sie werden Teil eines agilen Teams und tragen maßgeblich zur Entwicklung und Optimierung unserer Dateninfrastruktur bei.

Ihre Aufgaben umfassen die Gestaltung und Implementierung von ETL-Prozessen, Datenmodellierung sowie die Sicherstellung von Datenqualität und Data Governance. Sie arbeiten mit modernen Cloud-Technologien wie Azure und Databricks und nutzen Tools wie dbt und PL-SQL für die Datentransformation. Ihre Expertise in relationalen Datenbanken, insbesondere Oracle, ist dabei von großem Vorteil.

Darüber hinaus unterstützen Sie die Entwicklung von Analytics-Lösungen und Data-Science-Modellen. Kenntnisse in Python, statistischen Modellierungsmethoden sowie Machine-Learning-Bibliotheken (LSTM, Keras, Pandas) sind wertvoll. Sie arbeiten mit Git und Azure DevOps und folgen agilen Methoden wie SCRUM oder Kanban.

Ideale Kandidaten bringen Erfahrung im Finanz- oder Risk-Management-Umfeld mit und verstehen die spezifischen Anforderungen dieser Branchen. Kenntnisse in Data Lineage, Quality Assurance und Financial Engineering sind von Vorteil.

Das Projekt startet im Oktober und läuft bis mindestens Jahresende mit Perspektive auf Verlängerung. Die Position ist vollständig remote ausgestaltet, was maximale Flexibilität ermöglicht. Zusätzliche Erfahrungen mit Docker oder SAP sind willkommen, aber nicht erforderlich.

Wenn Sie eine Leidenschaft für Datenqualität, moderne Technologien und agile Zusammenarbeit haben, freuen wir uns auf Ihre Bewerbung.

Skills erklärt

Oracle
Großes relationales Datenbanksystem für die Verwaltung großer Datenmengen in Unternehmen; wird für komplexe Geschäftsanwendungen und Datenspeicherung eingesetzt.
SQL
Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
Relational Databases
Datenbanksysteme, die Daten in Tabellen mit Beziehungen zueinander speichern und über SQL abgefragt werden.
ETL
Prozess zum Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen in Zieldatenbanken oder Data Warehouses.
Data Transformation
Prozess der Umwandlung von Rohdaten in ein strukturiertes, nutzbares Format für Analyse oder Weiterverarbeitung.
dbt
Data Build Tool; Framework zur Transformation von Rohdaten in Data Warehouses mittels SQL und Versionskontrolle.
PL/SQL
Programmiersprache von Oracle, die SQL mit Programmierlogik erweitert und zur Entwicklung von Datenbankprozeduren und -funktionen eingesetzt wird.
Scrum
Agile Projektmanagement-Methode, die Arbeit in kurzen Zyklen (Sprints) organisiert und regelmäßige Abstimmungen vorsieht.
Kanban
Projektmanagement-Methode, bei der Aufgaben auf einem Board in Spalten (z.B. Zu tun, In Arbeit, Fertig) visualisiert und kontinuierlich bearbeitet werden.
Azure
Cloud-Computing-Plattform von Microsoft für Hosting, Datenverarbeitung, Speicherung und verschiedene IT-Services.
Databricks
Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.
Azure DevOps
Plattform von Microsoft für Softwareentwicklung, die Tools für Versionskontrolle, Projektmanagement, Testing und Deployment bereitstellt.
Finance
Fachbereich für Finanzmanagement, Buchhaltung, Investitionen und finanzielle Planung in Unternehmen.
Risk Management
Systematischer Prozess zur Identifikation, Bewertung und Minimierung von Risiken in Projekten oder Organisationen.
Quality Assurance
Systematische Überprüfung von Softwarequalität durch Tests und Prozessüberwachung; zielt auf Fehlerfreiheit und Anforderungserfüllung ab.
Quality Management
Systematischer Ansatz zur Sicherung und Verbesserung der Qualität von Produkten oder Dienstleistungen durch Planung, Kontrolle und Optimierung.
Data Quality
Bewertung und Verbesserung der Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz von Daten; wird in Datenmanagement und Business Intelligence eingesetzt.
Data Governance
Rahmenwerk für Regeln und Verantwortlichkeiten im Umgang mit Daten; wird implementiert, um Datenqualität, Sicherheit und Compliance zu gewährleisten.
Data lineage
Nachverfolgung der Herkunft und des Verlaufs von Daten durch IT-Systeme; zeigt, wo Daten entstehen, verarbeitet und verwendet werden.
Pandas
Python-Bibliothek zur Datenanalyse und -manipulation, die Datenstrukturen wie DataFrames für tabellarische Daten bereitstellt.
Python
Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
Docker
Software-Plattform zur Containerisierung, die Anwendungen mit ihren Abhängigkeiten in isolierten Umgebungen verpackt.
SAP
Enterprise-Resource-Planning-System zur Verwaltung von Geschäftsprozessen wie Finanzen, Personal, Logistik und Produktion in Unternehmen.

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