Data Engineer Snowflake, dbt & Data Vault 2.0 (m/w/d)
🏛 Ausgeschrieben von SECUSTAFFFür 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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