Junior Data Engineer – AWS & Big Data Analytics
🏛 Ausgeschrieben von mund consulting AGFür ein innovatives Analytics-Projekt suchen wir einen Junior Data Engineer zur Unterstützung bei der Entwicklung einer cloudnativen End-to-End-Analytics-Plattform. Das Projekt fokussiert sich auf Big Data und Machine Learning zur Verarbeitung, Analyse und Visualisierung von technischen und betriebswirtschaftlichen Fahrzeugdaten.
Ihre Hauptaufgaben umfassen die Entwicklung und Automatisierung von ETL-/Datenpipelines im bestehenden Architekturmodell (raw – trusted – refined), die Analyse und Aufbereitung technischer sowie betriebswirtschaftlicher Daten und die Entwicklung von Visualisierungen und Reports in Power BI, QuickSight oder Tableau. Sie implementieren serverlose AWS-Komponenten wie AWS Batch, S3, Athena, Glue und MWAA und entwickeln mit Python, SQL, Apache Spark, PySpark, Pandas und Boto3 API.
Weitere Tätigkeiten beinhalten die Automatisierung von Datenprozessen, die Erstellung von Skripten für wiederkehrende Abläufe und die Mitarbeit in einem agilen Scrum-Team mit 3-Wochen-Sprints.
Wir erwarten mindestens ein Jahr Erfahrung in der Softwareentwicklung (GIT, CI/CD, Testing), Projekterfahrung in der Dashboard-Entwicklung sowie mindestens ein Jahr Erfahrung in Datenmodellierung und ETL-Entwicklung mit Python oder SQL. Erste Erfahrungen mit AWS Cloud-Technologien sind erforderlich. Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse (jeweils C1) sind Voraussetzung.
Vorteilhaft sind Kenntnisse in Data Science, Erfahrung mit agilen Arbeitsmethoden wie Scrum oder SAFe sowie praktische Erfahrung mit Prognose-, Klassifikations- oder Clustering-Algorithmen.
Das Projekt startet im Januar 2026 mit einer Laufzeit von 12 Monaten und bietet 98% Remote-Arbeit mit gelegentlichen Vor-Ort-Terminen.
Skills erklärt
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- SQL
- Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
- 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.
- Data Analysis
- Prozess der Untersuchung, Bereinigung und Interpretation von Daten, um Muster, Trends und Erkenntnisse für Entscheidungen zu gewinnen.
- Power BI
- Ein Business-Intelligence-Tool von Microsoft zur Visualisierung und Analyse von Daten durch interaktive Dashboards und Berichte.
- Apache Spark
- Open-Source-Framework für verteilte Datenverarbeitung und Datenanalyse; ermöglicht schnelle Verarbeitung großer Datenmengen parallel auf mehreren Computern.
- PySpark
- Ein Python-Framework zur verteilten Datenverarbeitung großer Datenmengen auf Clustern, basierend auf Apache Spark.
- Pandas
- Python-Bibliothek zur Datenanalyse und -manipulation, die Datenstrukturen wie DataFrames für tabellarische Daten bereitstellt.
- AWS Glue
- Cloud-Service von Amazon Web Services zur automatisierten Datenintegration, Bereinigung und Vorbereitung von Daten aus verschiedenen Quellen.
- Amazon S3
- Cloud-Speicherdienst von Amazon Web Services zum Speichern und Abrufen großer Datenmengen über das Internet.
- Boto3
- Python-Bibliothek zur Programmierung und Automatisierung von Amazon Web Services (AWS), ermöglicht Zugriff auf AWS-Dienste wie EC2, S3 oder Lambda.
- Scrum
- Agile Projektmanagement-Methode, die Arbeit in kurzen Zyklen (Sprints) organisiert und regelmäßige Abstimmungen vorsieht.
- Machine Learning
- Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Daten lernen und Muster erkennen, um Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu automatisieren.
- Docker
- Software-Plattform zur Containerisierung, die Anwendungen mit ihren Abhängigkeiten in isolierten Umgebungen verpackt.
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Häufige Fragen zu Nexus
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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