Data Engineer (Python, Microsoft SQL Server, AWS)
🏛 Ausgeschrieben von mund consulting AGFür ein Projekt in der Transport- und Logistikbranche suchen wir einen erfahrenen Data Engineer (m/w/d) zur Konzeption, Entwicklung und Optimierung von Datenintegrations- und Datenverarbeitungslösungen.
Aufgaben: Sie verantworten die Konzeption, Entwicklung und Implementierung automatisierter ETL-/ELT-Datenpipelines zur Integration, Transformation und Bereitstellung von Daten. Darüber hinaus optimieren Sie relationale Datenbanken, entwickeln Datenverarbeitungs- und Automatisierungslösungen und gewährleisten den produktiven Betrieb von Datenplattformen inklusive Monitoring, Fehleranalyse und Datenqualitätssicherung.
Anforderungen: - Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Konzeption, Entwicklung und Betrieb automatisierter ETL-/ELT-Datenpipelines - Mindestens 5 Jahre praktische Erfahrung mit Microsoft SQL Server (Modellierung, Implementierung, Optimierung) - Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Datenverarbeitungslösungen mit Python - Nachgewiesene Erfahrung in der Integration heterogener Datenquellen und im produktiven Betrieb von Datenplattformen - Angestelltenverhältnis erforderlich
Vorteilhaft sind Erfahrungen mit Microsoft Azure, Azure DevOps, Data-Warehouse- und Analytics-Plattformen, LLM- und Machine-Learning-Anwendungen sowie agile Entwicklungsmethoden (SAFe, Scrum, Kanban).
Details: - Ort: Frankfurt am Main, 95% Remote - Start: Oktober 2026 - Laufzeit: Oktober 2026 – Dezember 2026 mit Optionsverlängerung - Umfang: 40 Stunden/Woche
Skills erklärt
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- Microsoft SQL Server
- Relationales Datenbankmanagementsystem von Microsoft zur Speicherung, Verwaltung und Abfrage großer Datenmengen.
- AWS
- Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
- ETL
- Prozess zum Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen in Zieldatenbanken oder Data Warehouses.
- ELT
- Ein Datenverarbeitungsprozess, bei dem Daten zuerst extrahiert und geladen werden und die Transformation erst im Zielsystem stattfindet.
- Microsoft Azure
- Cloud-Plattform von Microsoft für das Hosten von Anwendungen, Speicherung von Daten und IT-Infrastruktur über das Internet.
- Azure DevOps
- Plattform von Microsoft für Softwareentwicklung, die Tools für Versionskontrolle, Projektmanagement, Testing und Deployment bereitstellt.
- Data Warehouse
- Zentrales Datenspeichersystem, das große Mengen strukturierter Daten aus verschiedenen Quellen sammelt und für Analysen bereitstellt.
- Datenmodellierung
- Strukturierung und Darstellung von Datenbeziehungen in Datenbanken oder Informationssystemen; Grundlage für effiziente Datenverwaltung.
- Datenqualität
- Datenqualität beschreibt die Vollständigkeit, Genauigkeit und Konsistenz von Daten und ist entscheidend für zuverlässige Geschäftsprozesse und Analysen.
- Performance Optimierung
- Prozess zur Verbesserung der Geschwindigkeit und Effizienz von Systemen, Anwendungen oder Prozessen durch Analyse und Optimierung von Engpässen.
- Monitoring
- Kontinuierliche Überwachung von Systemen, Anwendungen oder Prozessen zur Erfassung von Leistungsdaten und Erkennung von Problemen.
- Fehleranalyse
- Systematische Untersuchung von Fehlern oder Ausfällen, um deren Ursachen zu ermitteln und Lösungen zu entwickeln.
- Machine Learning
- Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
- LLM
- Large Language Model – trainierte KI-Modelle mit Milliarden von Parametern zur Verarbeitung und Generierung von natürlicher Sprache.
- Analytics
- Analyse von Daten zur Gewinnung von Erkenntnissen über Prozesse, Nutzerverhalten oder Geschäftsergebnisse.
- Reporting
- Erstellung und Bereitstellung von Berichten und Auswertungen aus Daten, um Informationen für Entscheidungen zugänglich zu machen.
- Github
- Webplattform und Versionskontrollsystem zur Verwaltung von Softwareprojekten, Zusammenarbeit zwischen Entwicklern und Versionierung von Code.
- Confluence
- Atlassian-Softwaretool zur Erstellung, Verwaltung und gemeinsamen Bearbeitung von Dokumentationen und Wikis im Team.
- Jira
- Projektmanagement- und Issue-Tracking-Tool von Atlassian; wird verwendet, um Aufgaben zu planen, zu verfolgen und Workflows zu organisieren.
- SAFe
- Scaled Agile Framework ist eine Methode zur Skalierung agiler Praktiken auf Unternehmensebene; wird für die Koordination mehrerer agiler Teams und Projekte verwendet.
- Scrum
- Agile Projektmanagement-Methode, die Arbeit in kurzen Zyklen (Sprints) organisiert und regelmäßige Abstimmungen vorsieht.
- Kanban
- Projektmanagement-Methode, bei der Aufgaben auf einem Board in Spalten (z.B. Zu tun, In Arbeit, Fertig) visualisiert und kontinuierlich bearbeitet werden.
- Logging
- Technik zur automatischen Aufzeichnung von Ereignissen und Fehlern in Systemen, um Probleme zu analysieren und nachzuvollziehen.
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Häufige Fragen zu Nexus
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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