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Data Engineer (Python, SQL, Spark)
Wir suchen einen erfahrenen Data Engineer zur Gestaltung komplexer Datenlandschaften und Realisierung robuster Datenpipelines. In dieser Rolle konzipieren, implementieren und betreiben Sie Data-Engineering-Lösungen auf Basis moderner Big-Data-Technologien.
Ihre Aufgaben umfassen die Konzeption und den Aufbau skalierbarer Data-Pipelines, die Entwicklung und Optimierung von ETL/ELT-Prozessen mit Python, SQL und modernen Data-Engineering-Frameworks sowie das Design von Datenmodellen. Sie sichern Datenqualität, -konsistenz und -verfügbarkeit, implementieren APIs und Schnittstellen für zuverlässigen Datenaustausch und verantworten den Betrieb, das Monitoring und die Performance-Optimierung der Data-Plattform.
Wir erwarten mehrjährige praktische Erfahrung im Data Engineering in komplexen IT-Umgebungen. Fundierte Kenntnisse in Python und SQL sowie sicherer Umgang mit gängigen Datenbank- und Big-Data-Technologien sind erforderlich. Erfahrung im Design, Aufbau und Betrieb von Data-Pipelines (Batch & Streaming) inklusive Datenintegration aus unterschiedlichen Quellen ist notwendig. Sehr gute Kenntnisse moderner Software-Entwicklungsmethoden wie CI/CD, GitOps, Code-Reviews und automatisiertes Testing runden das Profil ab. Praktische Erfahrung aus dem Energiesektor ist von Vorteil.
Deutsch auf verhandlungssicherem Niveau (C1/C2) ist erforderlich. Die Position ist auf 100 % ausgelegt und wird hybrid ausgeübt. Es handelt sich um eine unbefristete Anstellung.
Skills erklärt
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- SQL
- Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
- Apache Spark
- Open-Source-Framework für verteilte Datenverarbeitung und Datenanalyse; ermöglicht schnelle Verarbeitung großer Datenmengen parallel auf mehreren Computern.
- Data pipelines
- Automatisierte Prozesse zur Erfassung, Verarbeitung, Transformation und Bereitstellung von Daten zwischen verschiedenen Systemen.
- ETL/ELT
- Datenverarbeitungsprozesse zum Extrahieren von Daten aus Quellen, Transformieren in das gewünschte Format und Laden in Zielsysteme (ETL) oder Laden vor der Transformation (ELT).
- CI/CD
- Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
- GitOps
- Methode zur Infrastruktur- und Anwendungsverwaltung, bei der Git als zentrale Quelle für Konfigurationen und Deployments dient.
- Data Engineering
- Data Engineering umfasst den Aufbau und die Verwaltung von Dateninfrastrukturen, Pipelines und Systemen zur Verarbeitung großer Datenmengen für Analysen und Anwendungen.
- Big Data
- Technologien und Methoden zur Verarbeitung, Speicherung und Analyse von sehr großen und komplexen Datenmengen.
- APIs
- Schnittstellen, die es verschiedenen Softwareanwendungen ermöglichen, miteinander zu kommunizieren und Daten auszutauschen.
- Datenmodellierung
- Strukturierung und Darstellung von Datenbeziehungen in Datenbanken oder Informationssystemen; Grundlage für effiziente Datenverwaltung.
- Monitoring
- Kontinuierliche Überwachung von Systemen, Anwendungen oder Prozessen zur Erfassung von Leistungsdaten und Erkennung von Problemen.
- Performance Optimierung
- Prozess zur Verbesserung der Geschwindigkeit und Effizienz von Systemen, Anwendungen oder Prozessen durch Analyse und Optimierung von Engpässen.
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Häufige Fragen zu Nexus
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