Dieses Projekt ist abgelaufen (seit 06.10.2026).
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Data Engineer (Early-Career)
🏛 Ausgeschrieben von Lawrence HarveyWir suchen einen Data Engineer im frühen Karrierestadium für ein wachsendes Technologie-Team, das sich auf die Entwicklung und Unterstützung moderner Data Pipelines und Cloud-basierter Dateninfrastruktur konzentriert.
Diese Position eignet sich ideal für einen Data Engineer, Data Analyst oder Hochschulabsolventen mit soliden Grundkenntnissen in SQL und Python, der praktische Erfahrung mit Databricks, Apache Spark, PySpark und moderner Lakehouse-Architektur aufbauen möchte.
Zu Ihren Aufgaben gehören: - Entwicklung und Wartung von Data Pipelines in Bronze-, Silver- und Gold-Medallion-Architektur-Schichten - Erfassung und Organisation von Rohdaten - Datenbereinigung, Deduplizierung, Validierung und Schema-Durchsetzung - Entwicklung von SQL- und PySpark-Transformationen basierend auf definierten Anforderungen - Unterstützung bei Datenqualität, Tests, Überwachung und Fehlerbehebung - Zusammenarbeit mit erfahrenen Data Engineers zum Lernen moderner Best Practices - Beitrag zu skalierbaren und zuverlässigen Datenlösungen mit versionskontrollierter Entwicklung
Erforderliche Qualifikationen: - 0–2 Jahre Erfahrung in Data Engineering, Analytics oder verwandten Feldern - Fundierte SQL-Kenntnisse (Joins, Filtering, Aggregationen) - Erfahrung mit Python und grundlegende objektorientierte Programmierkonzepte - Verständnis von Datenkonzepten (Tabellen, Schemas, relationale Datenbanken) - Vertrautheit mit Git oder schnelle Lernfähigkeit - Starkes Interesse an Databricks, Spark und Cloud-Technologien - Analytische und Kommunikationsfähigkeiten
Bevorzugte Qualifikationen: - Erfahrung mit Databricks, Apache Spark oder PySpark - Kenntnisse von Delta Lake oder Medallion-Architektur - Erfahrung mit Azure, AWS oder GCP - BI- oder Datenvisualisierungs-Tools
Vergütung: $88.000–$105.000 Grundgehalt plus Bonus. Arbeitsmodell: Hybrid.
Skills erklärt
- SQL
- Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
- 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.
- Data pipelines
- Automatisierte Prozesse zur Erfassung, Verarbeitung, Transformation und Bereitstellung von Daten zwischen verschiedenen Systemen.
- Databricks
- Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.
- Apache Spark
- Open-Source-Framework für verteilte Datenverarbeitung und Datenanalyse; ermöglicht schnelle Verarbeitung großer Datenmengen parallel auf mehreren Computern.
- PySpark
- Ein Python-Framework zur verteilten Datenverarbeitung großer Datenmengen auf Clustern, basierend auf Apache Spark.
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Häufige Fragen zu Nexus
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