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Data Engineer Snowflake, dbt & Data Vault 2.0 (m/w/d)

🏛 Ausgeschrieben von SECUSTAFF
Contracting⏱ 6 Monate 🏢 0% vor Ort 🚀 Start: 01.01.2027 ⏳ 100% Auslastung 🎓 Medior 🏭 Energie 🌐 Deutsch

Für ein Unternehmen aus dem Energiesektor suchen wir zwei erfahrene Data Engineer mit Schwerpunkt auf Data-Warehouse-Entwicklung und modernen Datenplattformen.

Ihre Aufgaben umfassen die Entwicklung und Weiterentwicklung eines zentralen Data-Warehouse auf Basis von Data Vault 2.0, den Neuaufbau von Datenmodellen im Zuge von Systemänderungen sowie die Mitwirkung bei der Migration der Datenplattform. Sie arbeiten mit Snowflake und dbt Core, setzen ETL-/ELT-Prozesse um und betreuen Datenintegrationen. Dabei nutzen Sie Apache Airflow und Azure DevOps und unterstützen die Modernisierung der Datenplattform insgesamt.

Wir erwarten fundierte Erfahrung im Data Warehousing, der Datenarchitektur und dem Data Modeling. Sehr gute SQL-Kenntnisse sind erforderlich, ebenso praktische Erfahrung mit Snowflake und dbt Core. Kenntnisse in Data Vault 2.0 und Databricks sowie Erfahrung mit Apache Airflow und Azure DevOps sind notwendig. Sie sollten ETL-/ELT-Prozesse und Datenintegration verstehen und ausgeprägte Teamfähigkeit sowie Kommunikationsstärke mitbringen. Sehr gute Englischkenntnisse (C1) sind zwingend erforderlich, gute Deutschkenntnisse (B2) erforderlich.

Vorteilhaft sind Python-Kenntnisse für Datenverarbeitung und Automatisierung, Erfahrung mit KI-Coding-Assistenten sowie Erfahrung mit Datenplattform-Migrationen und Modernisierungsprojekten.

Die Position ist auf Vollzeit-Basis als freiberufliche Tätigkeit ausgeschrieben. Der Einsatz erfolgt derzeit remote mit möglichen weiteren Standorten in der EU. Start: Januar 2027, Dauer: 6 Monate mit Optionsverlängerung.

Anforderungen

Rollenfamilie
Daten / KI
Sprachen
Deutsch (gut), Englisch (verhandlungssicher)
Rechtsform
Einzelfreelancer möglich

Rahmenbedingungen

Remote
Wohnsitz in der EU
Gesuchte Personen
2

Projekt

Projektart
Weiterentwicklung
Vermittlung
Über Vermittler

Skills erklärt

Data Warehousing
Konzept zur zentralisierten Speicherung und Verwaltung großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen für Analysen und Reporting.
Datenarchitektur
Strukturelle Gestaltung von Datensystemen, einschließlich Datenmodelle, Speicherung und Zugriffsmuster; definiert, wie Daten organisiert und verwaltet werden.
Data modeling
Methode zur strukturierten Darstellung und Organisation von Daten in Datenbanken oder Informationssystemen, um Beziehungen und Abhängigkeiten abzubilden.
SQL
Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
Snowflake
Snowflake ist eine Cloud-basierte Datenbank- und Data-Warehouse-Plattform; sie wird für Speicherung, Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen eingesetzt.
dbt Core
Open-Source-Tool zur Transformation von Rohdaten in Data Warehouses mittels SQL und Versionskontrolle.
Data Vault 2.0
Datenmodellierungsmethode für Data Warehouses, die flexible, skalierbare und wartbare Datenstrukturen durch standardisierte Tabellenmuster schafft.
Databricks
Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.
Apache Airflow
Open-Source-Plattform zur Orchestrierung und Überwachung von Datenverarbeitungs-Workflows und automatisierten Prozessen.
Azure DevOps
Plattform von Microsoft für Softwareentwicklung, die Tools für Versionskontrolle, Projektmanagement, Testing und Deployment bereitstellt.
ETL/ELT-Prozesse
Datenintegrationsmethoden: ETL extrahiert, transformiert und lädt Daten; ELT lädt zuerst und transformiert dann in der Zielumgebung.
Datenintegration
Prozess der Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen in ein einheitliches System oder Format.

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