Data Engineer / Analytics Specialist
🏛 Ausgeschrieben von iPAXX AGWir 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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Häufige Fragen zu Nexus
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