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Data & Analyticsvor 9 Tagen

Data Engineer (Python, Microsoft SQL Server, AWS)

🏛 Ausgeschrieben von mund consulting AG
Festanstellung⏱ 09.10.2026 – 31.12.2026 + Option📍 Frankfurt am Main 🏢 5% vor Ort 🚀 Start: 09.10.2026 ⏳ 100% Auslastung 🎓 Senior 🏭 Logistik 🌐 Deutsch

Für 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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