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Data & AnalyticsAbgelaufen

Data Engineer (m/w/d)

Data Engineering Snowflake SQL Python PySpark Snowpark GCP DataProc Airflow Cloud Composer IAM CI/CD GitLab Infrastructure as Code

Contracting⏱ 16 Monate, Start September 2026📍 Köln 🏢 60% vor Ort 🌐 Deutsch

Wir suchen einen erfahrenen Data Engineer (m/w/d) für ein spannendes Projekt im Raum Köln. Die Position ist als freiberufliche Tätigkeit mit 50% Auslastung ausgeschrieben und bietet flexible Arbeitsmöglichkeiten mit 40% Remote-Option.

In dieser Rolle entwickeln und betreiben Sie Datenpipelines und Datenplattformen, die zentral für die Datenverarbeitung und -integration des Unternehmens sind. Sie verantworten die Verarbeitung, Integration und Bereitstellung von Daten für Business Intelligence und Fachbereiche. Darüber hinaus optimieren Sie die Daten- und Systemlandschaft durch Harmonisierung und Automatisierung von Deployments und Datenprozessen. Als erfahrener Fachexperte unterstützen Sie Ihr Team durch Coaching und die Vermittlung von Best Practices.

Folgende Qualifikationen sind erforderlich: - Nachgewiesene Erfahrung als Data Engineer - Sehr gute Kenntnisse in Snowflake, SQL und Python (PySpark/Snowpark) - Erfahrung mit Google Cloud Platform, insbesondere DataProc, Airflow, Cloud Composer und IAM - Kenntnisse in CI/CD, GitLab und Infrastructure as Code - Fundiertes Verständnis von Software-Engineering-Best-Practices

Vorteilhaft sind zusätzliche Erfahrungen mit Data Mesh, Agentic Engineering (z.B. Claude Code) sowie Coaching- und Mentoring-Kompetenzen.

Das Projekt startet im September 2026 und ist auf eine Dauer von 16 Monaten ausgelegt. Wenn Sie diese Herausforderung reizt und Sie die erforderlichen Fähigkeiten mitbringen, freuen wir uns auf Ihre Bewerbung.

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Skills erklärt

Data Engineering: Data Engineering umfasst den Aufbau und die Verwaltung von Dateninfrastrukturen, Pipelines und Systemen zur Verarbeitung großer Datenmengen für Analysen und Anwendungen.
Snowflake: Snowflake ist eine Cloud-basierte Datenbank- und Data-Warehouse-Plattform; sie wird für Speicherung, Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen eingesetzt.
SQL: Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
Python: Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
PySpark: Ein Python-Framework zur verteilten Datenverarbeitung großer Datenmengen auf Clustern, basierend auf Apache Spark.
GCP: Google Cloud Platform ist die Cloud-Computing-Infrastruktur von Google für Hosting, Datenverarbeitung und verschiedene Cloud-Services.
Airflow: Open-Source-Plattform zur Planung, Überwachung und Automatisierung von Datenverarbeitungs-Workflows.
IAM: Identity and Access Management – Verwaltung von Benutzeridentitäten und deren Zugriffsberechtigung auf IT-Systeme.
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.
Infrastructure as Code: Methode, bei der IT-Infrastruktur (Server, Netzwerke, Speicher) durch Code definiert und automatisiert bereitgestellt wird.

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