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Data & Analyticsvor 101 Tagen

Cloud Data Engineer (m/w/d)

Contracting⏱ asap bis 31.12.2026 (Option auf Verlängerung)📍 Köln💶 Verhandelbar 🏢 40% vor Ort 🎓 Senior 🏭 IT/Software 🌐 Deutsch

Für ein etabliertes Unternehmen suchen wir einen erfahrenen Cloud Data Engineer (m/w/d) im Hybrid-Modell. Die Position ist zunächst bis Ende 2026 befristet mit Option auf Verlängerung.

Arbeitsmodus: Sie arbeiten 40% vor Ort in Köln und 60% remote (2 Tage Büro, 3 Tage Home Office pro Woche) in Vollzeitanstellung.

Ihre Aufgaben: Sie konzipieren und implementieren End-to-End-Datenlösungen – von der Datenaufnahme über moderne Lakehouse-Architekturen bis zum Reporting. Dabei arbeiten Sie eng mit Fachbereichen und interdisziplinären Teams zusammen.

Ihre Qualifikationen (erforderlich): • Fundierte Erfahrung mit Lakehouse-Architekturen und Cloud Data Engineering, insbesondere Databricks (DLT, PySpark) • Expertise in Advanced Analytics und BI-Lösungen • Starke Fähigkeiten in Datenmodellierung und SQL • Domänenwissen in Performance Marketing und MarTech-Architekturen • Praktische Erfahrung mit Testautomatisierung und CI/CD-Pipelines (idealerweise Git) • Grundkenntnisse in Data Science und Machine Learning • Erfahrung mit agilen Methoden (Scrum, Kanban) • Ausgeprägte analytische Fähigkeiten und Kommunikationsstärke • Sehr gute Deutschkenntnisse (C1) und gute Englischkenntnisse • Freude an cross-funktionaler Zusammenarbeit

Vorteilhaft: • Erfahrung mit Pyramid • Wohnort in der Region • Hintergrund im Telekommunikationssektor • Eigeninitiative und Wissensaustausch • Offenheit für dynamische, sich ständig weiterentwickelnde Umgebungen

Die Vergütung ist verhandelbar und wird stündlich abgerechnet.

Skills erklärt

Databricks
Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.
DLT
Distributed Ledger Technology; dezentralisierte Technologie zur Speicherung und Verwaltung von Transaktionsdaten über mehrere Knoten.
PySpark
Ein Python-Framework zur verteilten Datenverarbeitung großer Datenmengen auf Clustern, basierend auf Apache Spark.
Advanced Analytics
Einsatz von statistischen Methoden und Datenanalyse-Tools zur Erkennung von Mustern und Gewinnung von Erkenntnissen aus großen Datenmengen.
Datenmodellierung
Strukturierung und Darstellung von Datenbeziehungen in Datenbanken oder Informationssystemen; Grundlage für effiziente Datenverwaltung.
SQL
Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
Performance Marketing
Marketingmethode, bei der Zahlungen an Erfolge wie Klicks, Conversions oder Verkäufe gekoppelt sind.
MarTech-Architekturen
Entwurf und Aufbau von Technologie-Systemen für Marketing-Prozesse, die verschiedene Tools und Datenquellen miteinander verbinden und orchestrieren.
Testautomatisierung
Einsatz von Softwaretools und Skripten zur automatisierten Durchführung von Tests statt manueller Testausführung.
CI/CD
Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
Data Science
Interdisziplinäres Feld, das Daten analysiert und interpretiert, um Erkenntnisse zu gewinnen und datengestützte Entscheidungen zu treffen.
Machine Learning
Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
Scrum
Agile Projektmanagement-Methode, die Arbeit in kurzen Zyklen (Sprints) organisiert und regelmäßige Abstimmungen vorsieht.
Kanban
Projektmanagement-Methode, bei der Aufgaben auf einem Board in Spalten (z.B. Zu tun, In Arbeit, Fertig) visualisiert und kontinuierlich bearbeitet werden.
Deutsch C1+
Sprachniveau C1 und höher nach europäischem Referenzrahmen - nahezu muttersprachliche Deutschkenntnisse; wird benötigt für anspruchsvolle berufliche und akademische Tätigkeiten.
Englisch
Fremdsprache, die in internationalen Projekten, technischer Dokumentation und globaler Kommunikation verwendet wird.

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