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Dieses Projekt ist abgelaufen (seit 06.10.2026).

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Senior Data Engineer (m/w/d)

Contracting⏱ 6 Monate 🏢 0% vor Ort 🎓 Senior 🌐 Deutsch

Wir suchen einen erfahrenen Senior Data Engineer (m/w/d) für ein spannendes Projekt im Bereich moderne Datenplattformen. Die Position ist remote ausgerichtet und als freiberufliches Engagement mit einer Laufzeit von mindestens 6 Monaten konzipiert.

Ihre Aufgaben umfassen den Aufbau und die Migration moderner Data Warehouse- und Datenplattformen sowie die Gestaltung skalierbarer Datenarchitekturen. Sie werden an der Modernisierung von ETL/ELT-Prozessen arbeiten und Data Streaming Pipelines für Near Real-Time-Anforderungen entwickeln und betreiben.

Wir erwarten ein abgeschlossenes Studium in (Wirtschafts-)Informatik, Mathematik, Physik, Betriebswirtschaftslehre oder einer vergleichbaren Qualifikation. Mehrjährige praktische Erfahrung als Data Engineer oder Data Platform Engineer ist erforderlich.

Folgende technische Kompetenzen sind essentiell: fundierte Kenntnisse in dbt, Databricks und Azure Data Factory sowie umfangreiche Erfahrung mit Cloud-basierten Datenplattformen, idealerweise Microsoft Azure. Sie sollten sich in Datenmodellierung und mehrschichtigen Architekturen auskennen und mehrjährige Praxis mit Data Vault 2.0 mitbringen.

Darüber hinaus erwarten wir Erfahrung im Aufbau und der Weiterentwicklung von Raw Vault- und Business Vault-Schichten innerhalb moderner Cloud-Datenplattformen. Kenntnisse in Technologien wie Apache Kafka oder Debezium sind von Vorteil.

Wenn Sie diese Anforderungen erfüllen und Interesse an einem anspruchsvollen Projekt haben, freuen wir 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.
dbt
Data Build Tool; Framework zur Transformation von Rohdaten in Data Warehouses mittels SQL und Versionskontrolle.
Databricks
Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.
Azure Data Factory
Cloud-Service von Microsoft zur Orchestrierung und Automatisierung von Datenverarbeitungsprozessen; ermöglicht das Verschieben und Transformieren von Daten zwischen verschiedenen Quellen.
Microsoft Azure
Cloud-Plattform von Microsoft für das Hosten von Anwendungen, Speicherung von Daten und IT-Infrastruktur über das Internet.
ETL/ELT
Datenverarbeitungsprozesse zum Extrahieren von Daten aus Quellen, Transformieren in das gewünschte Format und Laden in Zielsysteme (ETL) oder Laden vor der Transformation (ELT).
Data Vault 2.0
Datenmodellierungsmethode für Data Warehouses, die flexible, skalierbare und wartbare Datenstrukturen durch standardisierte Tabellenmuster schafft.
Datenmodellierung
Strukturierung und Darstellung von Datenbeziehungen in Datenbanken oder Informationssystemen; Grundlage für effiziente Datenverwaltung.
Apache Kafka
Verteilte Streaming-Plattform zur Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit, häufig für Datenaustausch zwischen Systemen genutzt.

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Welche Projektplattformen werden unterstützt?
Nexus erhält Projekte direkt von Projektanbietern aus dem DACH-Raum – neue Ausschreibungen erscheinen automatisch in deiner Pipeline, ohne dass du Plattformen manuell durchsuchen musst.
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Untergrenze 15 €Median 90 €Top 10% 115 €

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