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Data Engineer (m/w/d) – Cloud & Big Data
🏛 Ausgeschrieben von FERCHAU GmbHWir suchen einen erfahrenen Data Engineer zur Verstärkung unseres Teams am Standort Frankfurt. In dieser Rolle gestalten Sie die Zukunft unserer Dateninfrastruktur und tragen maßgeblich zur Optimierung unserer Datensysteme bei.
Ihre Aufgaben: - Implementierung und Optimierung skalierbarer Datenpipelines in der Cloud - Design und Entwicklung von modernen Datenarchitekturen für die Verarbeitung großer Datenmengen - Aufbau und Wartung von Datensystemen mit Fokus auf Qualität und Performance - Sicherstellung von Datenschutz, IT-Sicherheit und Compliance bei der Datenverarbeitung - Integration von ETL-Prozessen und Entwicklung von Utility Libraries - Überwachung und Automatisierung von Datenprozessen
Ihr Profil: - Mehrjährige praktische Erfahrung im Data Engineering und Aufbau skalierbarer Datenpipelines - Sichere Python-Kenntnisse, insbesondere mit Python Polars - Expertise in Cloud-Technologien (AWS), speziell Graphdatenbanken und Big Data Environments - Erfahrung mit ETL-Pipelines und Datenintegration - Kenntnisse in agilen Methoden (SAFe) - Fließend Deutsch und gutes Englisch in Wort und Schrift
Was wir bieten: - Hybrid-Arbeitsmodell mit Flexibilität - Arbeit an zukunftsweisenden Datenprojekten - Moderne Tech-Stack und Cloud-Infrastruktur - Kollegiales Team in innovativer Umgebung
Startdatum: November 2026. Wir freuen uns auf Ihre Bewerbung!
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.
- Python Polars
- Python-Bibliothek für schnelle Datenverarbeitung und Datenanalyse, ähnlich wie Pandas aber mit optimierter Performance.
- 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.
- Datenpipelines
- Automatisierte Prozesse zur Erfassung, Verarbeitung, Transformation und Bereitstellung von Daten zwischen verschiedenen Systemen.
- Big Data
- Technologien und Methoden zur Verarbeitung, Speicherung und Analyse von sehr großen und komplexen Datenmengen.
- Cloud
- Bereitstellung von IT-Ressourcen (Server, Speicher, Software) über das Internet von externen Anbietern statt lokaler Infrastruktur.
- Datenintegration
- Prozess der Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen in ein einheitliches System oder Format.
- Datenarchitektur
- Strukturelle Gestaltung von Datensystemen, einschließlich Datenmodelle, Speicherung und Zugriffsmuster; definiert, wie Daten organisiert und verwaltet werden.
- SAFe
- Scaled Agile Framework ist eine Methode zur Skalierung agiler Praktiken auf Unternehmensebene; wird für die Koordination mehrerer agiler Teams und Projekte verwendet.
- Automatisierung
- Einsatz von Technologien und Skripten, um wiederkehrende Aufgaben automatisch und ohne manuelle Eingriffe auszuführen.
- IT-Sicherheit
- Maßnahmen und Praktiken zum Schutz von IT-Systemen, Daten und Netzwerken vor unbefugtem Zugriff, Diebstahl oder Beschädigung.
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Häufige Fragen zu Nexus
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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20+ Jahre Java, 15+ Jahre PHP, 10+ Jahre Frontend – Senior Fullstack-Entwickler mit umfassender Expertise in modernen Web- und Cloud-Technologien.
AI Automation Engineer mit Fokus auf agentische Workflows, LLM-Integration, Fullstack-Entwicklung und intelligente Prozessautomatisierung.
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