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Data & Analyticsvor 29 Tagen

Senior Data Engineer (m/w/d)

🏛 Ausgeschrieben von Constaff GmbH
Contracting⏱ 6 Monate ++ 🏢 0% vor Ort 🚀 Start: Oktober 2026 🎓 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 startet im Oktober 2026 mit einer Laufzeit von mindestens 6 Monaten.

Ihre Aufgaben umfassen den Aufbau und die Migration von Data Warehouse- und Datenplattformen sowie die Modernisierung bestehender ETL/ELT-Prozesse. Sie werden an der Entwicklung skalierbarer Data Streaming Pipelines mit Near Real-Time-Anforderungen arbeiten und mehrschichtige Datenarchitekturen konzipieren und implementieren.

Wir erwarten ein abgeschlossenes Studium in (Wirtschafts-)Informatik, Mathematik, Physik, Betriebswirtschaftslehre oder einer vergleichbaren Fachrichtung. Mehrjährige praktische Erfahrung als Data Engineer oder Data Platform Engineer ist erforderlich. Sie sollten fundierte Kenntnisse in modernen Technologien wie dbt, Databricks und Azure Data Factory mitbringen sowie umfangreiche Erfahrung mit Cloud-basierten Datenplattformen, idealerweise Microsoft Azure.

Zentral für diese Position sind tiefe Kenntnisse in Datenmodellierung nach Data Vault 2.0, insbesondere beim Aufbau und der Weiterentwicklung von Raw Vault- und Business Vault-Schichten. Erfahrung mit Apache Kafka, Debezium oder vergleichbaren Streaming-Lösungen ist von Vorteil. Sie sollten komplexe Datenarchitekturen verstehen und praktisch umsetzen können.

Wenn Sie diese Anforderungen erfüllen und Interesse an einem anspruchsvollen Projekt haben, freuen wir uns auf Ihre Bewerbung.

Skills erklärt

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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