Dieses Projekt ist abgelaufen (seit 06.10.2026).
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Data Engineer (w/m/d)
Wir suchen einen erfahrenen Data Engineer (w/m/d) für ein spannendes Beratungsprojekt ab September. In dieser Rolle werden Sie zentral an der Konzeption und Implementierung moderner Datenverarbeitungslösungen beteiligt sein.
Ihre Aufgaben umfassen die Analyse fachlicher und technischer Anforderungen an ETL- und ELT-Prozesse sowie die Erhebung bestehender Systemlandschaften. Sie erstellen technische Konzepte, definieren Datenpipelines und entwickeln skalierbare Architekturen. Mit Python, Pandas und NumPy werden Sie automatisierte Datenpipelines implementieren und Daten in verschiedenen Zielsystemen bereitstellen.
Darüber hinaus entwickeln und integrieren Sie Schnittstellen und APIs zu internen und externen Anwendungen. Sie setzen Authentifizierungsmechanismen um, containerisieren Anwendungen mit Docker und orchestrieren diese mittels Kubernetes. Die Integration von Logging- und Monitoring-Lösungen sowie umfassende Tests und Optimierungen gehören ebenfalls zu Ihren Verantwortungen. Abschließend dokumentieren Sie die Lösungen und übergeben diese produktionsreif an den Betrieb.
Für diese Position bringen Sie fundierte Erfahrung im Data Engineering mit. Sie verfügen über sehr gute Python-Kenntnisse und praktische Erfahrung mit relevanten Bibliotheken. Umfassende Erfahrung in ETL- und ELT-Prozessen sowie in der API-Entwicklung ist erforderlich. Kenntnisse in Cloud-Technologien, containerisierten Infrastrukturen und modernen DevOps-Tools sind von Vorteil. Sie arbeiten selbstständig, strukturiert und lösungsorientiert und können technische Anforderungen mit verschiedenen Fachbereichen abstimmen.
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.
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- Pandas
- Python-Bibliothek zur Datenanalyse und -manipulation, die Datenstrukturen wie DataFrames für tabellarische Daten bereitstellt.
- NumPy
- Python-Bibliothek für numerische Berechnungen und Datenverarbeitung; wird für mathematische Operationen auf großen Datenmengen verwendet.
- 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.
- Datenpipelines
- Automatisierte Prozesse zur Erfassung, Verarbeitung, Transformation und Bereitstellung von Daten zwischen verschiedenen Systemen.
- API-Entwicklung
- Erstellung von Schnittstellen (Application Programming Interfaces), die es Anwendungen ermöglichen, miteinander zu kommunizieren und Daten auszutauschen.
- Docker
- Software-Plattform zur Containerisierung, die Anwendungen mit ihren Abhängigkeiten in isolierten Umgebungen verpackt.
- Kubernetes
- Open-Source-Plattform zur automatisierten Verwaltung, Skalierung und Orchestrierung von containerisierten Anwendungen.
- Entra ID
- Identitäts- und Zugriffsverwaltungslösung von Microsoft für Authentifizierung und Autorisierung in Cloud- und Hybrid-Umgebungen.
- Prometheus
- Open-Source-Monitoring- und Alerting-System für IT-Infrastrukturen; wird zur Überwachung von Servern, Anwendungen und Metriken verwendet.
- Grafana
- Visualisierungs- und Monitoring-Tool, das Metriken und Logs aus verschiedenen Datenquellen grafisch darstellt und zur Überwachung von Systemen eingesetzt wird.
- Cloud-Technologien
- Bereitstellung von IT-Ressourcen wie Rechenleistung, Speicher oder Software über das Internet statt auf lokalen Systemen.
- 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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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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- Kostet Nexus etwas?
- Der Einstieg ist dauerhaft kostenlos. Für professionelle Nutzung mit erweiterten Funktionen gibt es kostenpflichtige Pläne – ohne versteckte Kosten oder automatische Verlängerung.
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Stundensatz vs. Markt
Kein Stundensatz für dieses Projekt hinterlegt.
Ø 122 €/h (für diese Skills)
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