Data Engineer (m/w/d)
🏛 Ausgeschrieben von Windhoff Staffing ServicesFür ein Kundenprojekt im Mobilitätssektor suchen wir einen erfahrenen Data Engineer (m/w/d) für eine 36-monatige Festanstellung. Die Position ist ab Mitte Oktober 2026 zu besetzen und kann remote mit gelegentlichen Vor-Ort-Terminen (1-2x wöchentlich) ausgeübt werden.
Aufgaben: Sie verantworten den Aufbau, die Weiterentwicklung und den Betrieb einer zentralen Datenplattform für das Capacity Management. Dabei entwickeln, analysieren und konzipieren Sie Datenlösungen in enger Abstimmung mit fachlichen Stakeholdern. Ein Schwerpunkt liegt auf der Migration bestehender ETL-Strecken und Data Pipelines in eine moderne Cloud-Umgebung. Sie kümmern sich um die Anbindung, Aufbereitung, Verknüpfung und Qualitätssicherung von Datenquellen sowie um die Entwicklung und den Betrieb von Datenlösungen auf Basis einer skalierbaren AWS-Plattform. Darüber hinaus beraten Sie bei automatisierten Testverfahren, definieren Testfälle und wirken bei der Planung und Umsetzung neuer Features sowie bei Architektur- und Optimierungsthemen mit.
Anforderungen: Sie bringen fundierte Erfahrung in der Implementierung von Business Intelligence- und Data-Warehouse-Lösungen mit, einschließlich SQL-basierter ETL-Entwicklung. Sehr gute Kenntnisse im Aufbau und Betrieb von Datalakehouse-Lösungen auf Basis des AWS Stacks (Athena, Redshift, Lambda, Glue, Python, SQL) sind erforderlich. Gute Erfahrungen in Data Warehousing, Datenmodellierung und Business Intelligence sowie in der Strukturierung und Qualitätssicherung von Data-Warehouse-Lösungen werden vorausgesetzt. Kenntnisse in der BI-Reportentwicklung, idealerweise mit Power BI, sind von Vorteil. Wünschenswert sind Erfahrungen in Datenmigrationen, Query-Tuning, DevOps-Prozessen und eine AWS-Zertifizierung. Sehr gute Deutschkenntnisse runden Ihr Profil ab.
Skills erklärt
- Business Intelligence
- Sammlung von Technologien und Methoden zur Analyse von Geschäftsdaten, um Berichte und Dashboards zu erstellen und Entscheidungen zu unterstützen.
- Data Warehouse
- Zentrales Datenspeichersystem, das große Mengen strukturierter Daten aus verschiedenen Quellen sammelt und für Analysen bereitstellt.
- SQL
- Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
- ETL
- Prozess zum Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen in Zieldatenbanken oder Data Warehouses.
- AWS
- Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
- Redshift
- Ein Cloud-basiertes Data-Warehouse von Amazon Web Services zur Speicherung und Analyse großer Datenmengen.
- Lambda
- Serverlose Compute-Technologie (z.B. AWS Lambda), die Code ausführt ohne eigene Server zu verwalten.
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- Datenmodellierung
- Strukturierung und Darstellung von Datenbeziehungen in Datenbanken oder Informationssystemen; Grundlage für effiziente Datenverwaltung.
- Data pipelines
- Automatisierte Prozesse zur Erfassung, Verarbeitung, Transformation und Bereitstellung von Daten zwischen verschiedenen Systemen.
- Power BI
- Ein Business-Intelligence-Tool von Microsoft zur Visualisierung und Analyse von Daten durch interaktive Dashboards und Berichte.
- Query-Tuning
- Optimierung von Datenbankabfragen, um deren Ausführungsgeschwindigkeit und Ressourceneffizienz zu verbessern.
- DevOps
- Kombination von Entwicklung und Betrieb, die Automatisierung, kontinuierliche Integration und schnellere Bereitstellung von Software ermöglicht.
- Datenmigration
- Prozess zum Übertragen von Daten von einem System in ein anderes; wird durchgeführt bei Systemwechseln oder Konsolidierungen.
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Häufige Fragen zu Nexus
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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