Senior Data Engineer (m/w/d)

SQL Snowflake dbt Python SAP MM Data Warehouse Datenmodellierung AWS Azure Git GitLab CI/CD Monitoring Data Engineering

Contracting📍 Erlangen, Bayern 🏢 50% vor Ort 🎓 Senior 🏭 Fertigung 🌐 Deutsch

Wir suchen einen erfahrenen Senior Data Engineer für die Entwicklung und Optimierung von Datenlösungen an unserem Standort in Bayern. Diese Rolle bietet die Möglichkeit, in einem hybriden Arbeitsmodell an zukunftsweisenden Datenprojekten mitzuwirken.

Ihre Aufgaben umfassen die Entwicklung und Pflege von Datenmodellen in einer modernen Cloud-Plattform zur Bereitstellung skalierbarer und performanter Datenstrukturen. Sie werden SQL-Transformationen erstellen und optimieren, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten. Ein Schwerpunkt liegt auf dem Aufbau und der Weiterentwicklung von ELT-Pipelines, um Daten aus Enterprise-Resource-Planning-Systemen zu extrahieren, zu harmonisieren und anzureichern.

Darüber hinaus sind Sie verantwortlich für die Sicherstellung der Datenqualität durch Validierungsregeln, Monitoring und Governance-Maßnahmen. Sie bereiten AI-Ready-Datasets für Analytics- und KI-Anwendungen auf und arbeiten dabei eng mit verschiedenen Fachbereichen zusammen. Technische Beratung und Unterstützung bei Architektur- und Designentscheidungen gehören ebenfalls zu Ihren Verantwortungen.

Wir erwarten ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Engineering oder einem vergleichbaren Fachgebiet sowie mindestens 8 Jahre Berufserfahrung im Data Engineering. Sie verfügen über Expertenkenntnisse in SQL und modernen Cloud-Plattformen, insbesondere in Datenmodellierung und Performance-Optimierung. Fundierte Kenntnisse in Enterprise-Resource-Planning-Systemen und deren Beschaffungsprozesse sind erforderlich.

Erfahrung mit modernen Data-Engineering-Tools, Versionskontrolle, CI/CD-Pipelines und Python-Programmierung runden Ihr Profil ab. Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift sind notwendig für die internationale Zusammenarbeit.

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Skills erklärt

SQL: Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
Snowflake: Snowflake ist eine Cloud-basierte Datenbank- und Data-Warehouse-Plattform; sie wird für Speicherung, Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen eingesetzt.
dbt: Data Build Tool; Framework zur Transformation von Rohdaten in Data Warehouses mittels SQL und Versionskontrolle.
Python: Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
SAP MM: Modul der SAP-Software für Materialwirtschaft und Lagerverwaltung; verwaltet Beschaffung, Lagerbestände und Materialflüsse in Unternehmen.
Data Warehouse: Zentrales Datenspeichersystem, das große Mengen strukturierter Daten aus verschiedenen Quellen sammelt und für Analysen bereitstellt.
Datenmodellierung: Strukturierung und Darstellung von Datenbeziehungen in Datenbanken oder Informationssystemen; Grundlage für effiziente Datenverwaltung.
AWS: Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
Azure: Cloud-Computing-Plattform von Microsoft für Hosting, Datenverarbeitung, Speicherung und verschiedene IT-Services.
Gitlab: Webbasierte Plattform zur Versionskontrolle und Zusammenarbeit bei Softwareentwicklung; ermöglicht Verwaltung von Code-Repositories und CI/CD-Prozessen.
CI/CD: Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
Monitoring: Kontinuierliche Überwachung von Systemen, Anwendungen oder Prozessen zur Erfassung von Leistungsdaten und Erkennung von Problemen.
Data Engineering: Data Engineering umfasst den Aufbau und die Verwaltung von Dateninfrastrukturen, Pipelines und Systemen zur Verarbeitung großer Datenmengen für Analysen und Anwendungen.

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