Data Engineer - Snowflake
🏛 Ausgeschrieben von iO Associates - SAP RecruitmentWir suchen einen erfahrenen Snowflake Data Engineer für den End-to-End-Aufbau eines neuen cloud-basierten Data Warehouse für eine wachsende Energiehandelsplattform. Diese langfristige Freelance-Position bietet vollständige Remote-Arbeit innerhalb Deutschlands.
Das Projekt umfasst die Modernisierung der Analytics- und Trading-Infrastruktur. Sie werden eine Schlüsselrolle bei der Konzeption und Implementierung eines skalierbaren Snowflake-basierten Data Warehouse übernehmen, das Risk-, Forecasting-, Pricing- und Echtzeit-Trading-Insights unterstützt.
Ihre Aufgaben umfassen die Entwicklung eines neuen Snowflake Data Warehouse von Grund auf, den Aufbau robuster ETL/ELT-Pipelines mit Tools wie dbt, Snowpipe, Streams/Tasks und vorzugsweise Airflow. Sie werden Datenmodellierung nach Best Practices (Data Vault/dimensionale Modellierung) durchführen und Daten aus verschiedenen internen und externen Energiemarktquellen integrieren. Zusätzlich implementieren Sie Governance, Sicherheit, Performance-Optimierung und Monitoring und arbeiten eng mit Datenarchitekten, Analysten und Trading-Teams zusammen.
Wir erwarten fundierte praktische Erfahrung mit Snowflake (Warehouses, Streams, Tasks, Dateiformate, Snowpipe), Kenntnisse in SQL und mindestens einer Skriptsprache (vorzugsweise Python), Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS/Azure/GCP) sowie solides Verständnis von Datenmodellierung und skalierbarer Architektur. Hintergrund in ETL/ELT-Pipeline-Design und ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten sind erforderlich.
Vorteilhaft sind Erfahrungen im Energiehandel, bei Commodities oder Finanzmärkten, dbt-Kenntnisse, Echtzeit-Datenverarbeitung und Wissen über Risikomanagement- oder Forecasting-Systeme. Die Position ist remote innerhalb Deutschlands verfügbar mit einer Projektdauer von 6-12+ Monaten.
Skills erklärt
- Snowflake
- Snowflake ist eine Cloud-basierte Datenbank- und Data-Warehouse-Plattform; sie wird für Speicherung, Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen eingesetzt.
- SQL
- Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- ETL
- Prozess zum Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen in Zieldatenbanken oder Data Warehouses.
- Data Warehousing
- Konzept zur zentralisierten Speicherung und Verwaltung großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen für Analysen und Reporting.
- Cloud platforms
- Internetbasierte Plattformen (wie AWS, Azure, Google Cloud) zur Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher und Softwareservices ohne lokale Hardware.
- AWS
- Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
- Azure
- Cloud-Computing-Plattform von Microsoft für Hosting, Datenverarbeitung, Speicherung und verschiedene IT-Services.
- Data modeling
- Methode zur strukturierten Darstellung und Organisation von Daten in Datenbanken oder Informationssystemen, um Beziehungen und Abhängigkeiten abzubilden.
- Apache Airflow
- Open-Source-Plattform zur Orchestrierung und Überwachung von Datenverarbeitungs-Workflows und automatisierten Prozessen.
- dbt
- Data Build Tool; Framework zur Transformation von Rohdaten in Data Warehouses mittels SQL und Versionskontrolle.
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