Data Engineer Urban Data Platform
🏛 Ausgeschrieben von YER Deutschland GmbHWir suchen einen erfahrenen Data Engineer für den Aufbau und die Weiterentwicklung einer innovativen Urban Data Platform im öffentlichen Sektor. Dies ist eine langfristige Freelance-Position mit Laufzeit bis Ende 2027 und bietet attraktive Remote-/Hybrid-Optionen.
In dieser Rolle gestalten Sie eine zukunftsweisende Datenplattform mit hoher technischer Gestaltungsfreiheit. Ihre Aufgaben umfassen die Konzeption und Entwicklung von Schnittstellen zu verschiedenen kommunalen Fachbereichen, die Integration heterogener Datenquellen (SAP, enaio, Fachanwendungen, Excel- und PDF-Dokumente) sowie die Entwicklung und Optimierung von ETL-/ELT-Prozessen und Datenpipelines. Sie verantworten die Datenmodellierung und Aufbereitung strukturierter und unstrukturierter Daten und unterstützen die Skalierung der Plattform auf perspektivisch rund 50 Ämter. Darüber hinaus begleiten Sie den Rollout und unterstützen in der anschließenden Hypercare-Phase.
Wir erwarten mehrjährige Erfahrung als Data Engineer oder in vergleichbarer Position. Erforderlich sind sehr gute Kenntnisse in API-Entwicklung und Schnittstellenintegration, fundierte Erfahrung mit ETL-/ELT-Prozessen, Datenpipelines und Datenplattformen sowie Kompetenz in der Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter Daten. Deutschkenntnisse auf C1-Niveau sind notwendig.
Diese Position bietet die Möglichkeit, eine bedeutende Infrastruktur-Plattform mitzugestalten, sowie eine Option auf Anschlussbeauftragung im Rahmen der Hypercare-Phase.
Skills erklärt
- Data Engineering
- Data Engineering umfasst den Aufbau und die Verwaltung von Dateninfrastrukturen, Pipelines und Systemen zur Verarbeitung großer Datenmengen für Analysen und Anwendungen.
- API-Entwicklung
- Erstellung von Schnittstellen (Application Programming Interfaces), die es Anwendungen ermöglichen, miteinander zu kommunizieren und Daten auszutauschen.
- ETL/ELT-Prozesse
- Datenintegrationsmethoden: ETL extrahiert, transformiert und lädt Daten; ELT lädt zuerst und transformiert dann in der Zielumgebung.
- Datenpipelines
- Automatisierte Prozesse zur Erfassung, Verarbeitung, Transformation und Bereitstellung von Daten zwischen verschiedenen Systemen.
- Datenmodellierung
- Strukturierung und Darstellung von Datenbeziehungen in Datenbanken oder Informationssystemen; Grundlage für effiziente Datenverwaltung.
- Schnittstellenintegration
- Verbindung und Datenaustausch zwischen verschiedenen Systemen oder Anwendungen über definierte Schnittstellen.
- SAP
- Enterprise-Resource-Planning-System zur Verwaltung von Geschäftsprozessen wie Finanzen, Personal, Logistik und Produktion in Unternehmen.
- enaio
- Enterprise-Content-Management-System zur Verwaltung, Archivierung und Verarbeitung von digitalen Dokumenten und Geschäftsprozessen.
- Datenplattformen
- Technische Infrastrukturen zur zentralisierten Erfassung, Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen; ermöglichen Datenanalyse und Business Intelligence.
- Strukturierte Daten
- Daten, die in einem definierten Format oder Schema organisiert sind (z.B. Datenbanken, Tabellen), verwendet für effiziente Speicherung, Abfrage und Verarbeitung von Informationen.
- Unstrukturierte Daten
- Daten ohne festes Schema oder Format, wie Texte, Bilder oder Videos, die nicht in Tabellen organisiert sind und spezielle Verarbeitungsmethoden erfordern.
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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