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Data Engineer (m/w/d)
🏛 Ausgeschrieben von Zabel GmbHAls Data Engineer gestalten Sie die technische Basis für moderne Datenprodukte und arbeiten an der Entwicklung und Optimierung von Datenpipelines. Sie überführen Daten aus verschiedenen Quellen effizient, sicher und nachvollziehbar in ein Data Lakehouse und legen damit das Fundament für Analytics- und Machine Learning-Teams.
Ihre Hauptaufgaben umfassen den Aufbau und die Pflege von ETL-/ELT-Pipelines in Python mit pandas und PySpark, die Entwicklung von Streaming-Lösungen auf Kafka-Basis sowie die Nutzung von Apache NiFi zur Datenintegration. Sie implementieren Data Quality Checks und Monitoring, arbeiten mit verschiedenen Datenmodellierungsansätzen und entwickeln skalierbare Datenlösungen in enger Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams.
Wir erwarten mindestens 3 Jahre Berufserfahrung als Data Engineer, exzellente Python-, pandas- und SQL-Kenntnisse sowie Erfahrung mit Datenintegrationstools wie Apache NiFi, Airbyte oder Fivetran. Streaming-Technologien wie Kafka und PySpark sollten Ihnen vertraut sein, ebenso wie Data Warehouses oder Data Lakes. Docker, Kubernetes und Graphdatenbanken sind wünschenswert aber nicht zwingend erforderlich.
Die Position bietet Remote-Arbeit mit gelegentlichen Team-Meetings, flexible Arbeitszeiten und 30 Urlaubstage. Sie arbeiten mit modernsten Technologien in flachen Hierarchien und haben direkten Austausch mit erfahrenen Engineers. Das Gehalt liegt zwischen 70.000 und 120.000 Euro je nach Erfahrung und Level. Gesucht wird eine lösungsorientierte Persönlichkeit mit Startup-Mentalität und Begeisterung für neue Technologien.
Skills erklärt
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- Pandas
- Python-Bibliothek zur Datenanalyse und -manipulation, die Datenstrukturen wie DataFrames für tabellarische Daten bereitstellt.
- SQL
- Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
- PySpark
- Ein Python-Framework zur verteilten Datenverarbeitung großer Datenmengen auf Clustern, basierend auf Apache Spark.
- Apache Kafka
- Verteilte Streaming-Plattform zur Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit, häufig für Datenaustausch zwischen Systemen genutzt.
- Apache NiFi
- Open-Source-Software zur Automatisierung des Datenflusses zwischen Systemen mit grafischer Bedienung und Datenrouting-Funktionen.
- ETL/ELT
- Datenverarbeitungsprozesse zum Extrahieren von Daten aus Quellen, Transformieren in das gewünschte Format und Laden in Zielsysteme (ETL) oder Laden vor der Transformation (ELT).
- Data Warehouses
- Zentrale Datenbanksysteme, die große Mengen strukturierter Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und für Analysen und Berichte bereitstellen.
- Data Lakes
- Zentrale Speichersysteme für große Mengen unstrukturierter und strukturierter Daten; werden für Datenanalyse und Business Intelligence genutzt.
- Docker
- Software-Plattform zur Containerisierung, die Anwendungen mit ihren Abhängigkeiten in isolierten Umgebungen verpackt.
- Kubernetes
- Open-Source-Plattform zur automatisierten Verwaltung, Skalierung und Orchestrierung von containerisierten Anwendungen.
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