Data Engineer – Snowflake, dbt & ML-Pipelines
🏛 Ausgeschrieben von SOLCOM GmbHWir suchen einen erfahrenen Data Engineer zur Umsetzung einer modernen, skalierbaren Datenlösung. Sie werden Datenpipelines, Data-Vault-Schichten und Reports in Snowflake entwickeln und dabei agentische Ansätze nutzen. Mit dbt modellieren Sie die Datenstrukturen, während Azure Data Factory für das Laden zuständig ist.
Ihre Aufgaben umfassen den Aufbau und die maschinelle Durchsetzung von Data Contracts, die Implementierung von Row-Level Security und Masking sowie die Etablierung von CI/CD-Pipelines und GitLab-Workflows. Sie dokumentieren Entscheidungen und pflegen den Datenkatalog direkt im Code.
Ein Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung von ML-Modellen für automatisierte Quartalsläufe und der Bereitstellung einer Scoring-Pipeline in Snowflake. Zusätzlich erstellen Sie Power-BI-Reports für Vertriebsportfolio, Cluster-Übersicht und Prognosen.
Geforderte Kompetenzen: Snowflake, dbt und Data-Vault-Modellierung (Effective Satellites, Temporal Data Alignment), Python und ETL-Pipelines, Azure Data Factory oder vergleichbare Integrationsdienste, CI/CD mit GitLab und Docker, maschinell geprüfte Data Contracts, Agentic Engineering und LLM-Integration (z. B. LangChain), Power BI sowie Datenmodellierung und RBAC.
Das Projekt startet im Oktober 2026 und ist auf mindestens 6 Monate ausgelegt. Ideal für Kandidaten, die moderne Data-Engineering-Praktiken mit KI-Integration verbinden möchten.
Skills erklärt
- Snowflake
- Snowflake ist eine Cloud-basierte Datenbank- und Data-Warehouse-Plattform; sie wird für Speicherung, Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen eingesetzt.
- dbt
- Data Build Tool; Framework zur Transformation von Rohdaten in Data Warehouses mittels SQL und Versionskontrolle.
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- ETL-Pipelines
- Datenverarbeitungsprozess (Extract-Transform-Load), der Daten aus Quellen extrahiert, transformiert und in Zielssysteme lädt.
- Azure Data Factory
- Cloud-Service von Microsoft zur Orchestrierung und Automatisierung von Datenverarbeitungsprozessen; ermöglicht das Verschieben und Transformieren von Daten zwischen verschiedenen Quellen.
- CI/CD
- Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
- Gitlab
- Webbasierte Plattform zur Versionskontrolle und Zusammenarbeit bei Softwareentwicklung; ermöglicht Verwaltung von Code-Repositories und CI/CD-Prozessen.
- Docker
- Software-Plattform zur Containerisierung, die Anwendungen mit ihren Abhängigkeiten in isolierten Umgebungen verpackt.
- Data Contracts
- Vereinbarungen, die Struktur, Format und Qualitätsstandards von Daten zwischen Systemen oder Teams definieren, um Datenaustausch zuverlässig zu gestalten.
- LLM-Integration
- Einbindung von großen Sprachmodellen (wie ChatGPT) in Anwendungen oder Systeme, um KI-gestützte Funktionen wie Textanalyse oder automatische Antworten zu ermöglichen.
- LangChain
- Framework zur Entwicklung von Anwendungen mit großen Sprachmodellen (LLMs), das die Integration und Verkettung verschiedener KI-Komponenten vereinfacht.
- Power BI
- Ein Business-Intelligence-Tool von Microsoft zur Visualisierung und Analyse von Daten durch interaktive Dashboards und Berichte.
- Datenmodellierung
- Strukturierung und Darstellung von Datenbeziehungen in Datenbanken oder Informationssystemen; Grundlage für effiziente Datenverwaltung.
- RBAC
- Role-Based Access Control – Zugriffskontrollsystem, das Berechtigungen basierend auf Benutzerrollen verwaltet.
- Row-Level Security
- Sicherheitsmechanismus in Datenbanken, der Zugriff auf einzelne Datensätze basierend auf Benutzerrechten beschränkt; wird für Datenschutz und Zugriffskontrolle verwendet.
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Häufige Fragen zu Nexus
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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