Senior Data Engineer (Python, PL/SQL, Airflow, AWS)
🏛 Ausgeschrieben von DB Regio AGFür ein Datenmanagement-Projekt suchen wir einen erfahrenen Senior Data Engineer im Remote-Format. Sie werden an der Entwicklung und dem Betrieb einer zentralen Data-Lake-Plattform mitwirken, die als Kern der Datenmanagement-Infrastruktur fungiert.
Ihre Aufgaben umfassen die Analyse bestehender Systeme, Anwendungen und Architekturen sowie deren Anpassung an Zielarchitekturvorgaben. Sie konzipieren nutzergerechte Anwendungen auf Basis moderner Cloud-Technologien und entwickeln funktionale Schnittstellen. Das Projekt zielt darauf ab, eine konsistente und zentral gesteuerte Datenbasis zu schaffen, die sowohl durchgängige Steuerungsfähigkeit als auch Self-Service-Nutzung ermöglicht.
Muss-Anforderungen: - Fundierte Kenntnisse in Python und PL/SQL - Erfahrung mit Apache Airflow und AWS - Vertrautheit mit Oracle Apex - Deutsch auf Geschäftsniveau
Soll-Anforderungen: - Erfahrung mit Data-Lake-Architekturen - Kenntnisse in Cloud-basierten Datenplattformen - Erfahrung mit Dashboarding und Advanced Analytics - Verständnis für datengetriebene Geschäftsprozesse
Einsatzzeitraum: Juli bis Dezember, Umfang ca. 110 Projekttage, vollständig remote. Kandidaten müssen sich in einem regulären Anstellungsverhältnis befinden. Maximales Honorar: 720 EUR/Tag.
Skills erklärt
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- PL/SQL
- Programmiersprache von Oracle, die SQL mit Programmierlogik erweitert und zur Entwicklung von Datenbankprozeduren und -funktionen eingesetzt wird.
- Airflow
- Open-Source-Plattform zur Planung, Überwachung und Automatisierung von Datenverarbeitungs-Workflows.
- AWS
- Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
- Oracle SQL
- Datenbanksprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Oracle-Datenbanksystemen; wird verwendet, um Daten zu extrahieren, zu ändern und zu analysieren.
- Data Management
- Systematische Verwaltung, Organisation und Pflege von Datenbeständen in Unternehmen zur Sicherung von Datenqualität und Verfügbarkeit.
- Data Analytics
- Analyse von Datenmengen zur Gewinnung von Erkenntnissen, Mustern und Handlungsempfehlungen für geschäftliche Entscheidungen.
- Linux
- Freies Betriebssystem, das als Basis für Server, Desktops und eingebettete Systeme verwendet wird.
- CI/CD
- Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
- Data Warehouse
- Zentrales Datenspeichersystem, das große Mengen strukturierter Daten aus verschiedenen Quellen sammelt und für Analysen bereitstellt.
- Master Data Management
- Prozess und Technologie zur zentralen Verwaltung, Qualitätssicherung und Synchronisation von Stammdaten (Kunden, Produkte, Lieferanten) über Systeme hinweg.
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Häufige Fragen zu Nexus
- Was ist Nexus und für wen ist es geeignet?
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- Nexus analysiert die Projektbeschreibung mit Claude (Anthropic) und gleicht die Anforderungen mit deinem hinterlegten Profil ab. Der generierte Text ist individuell, professionell und direkt versendbar – du kannst ihn vor dem Absenden noch anpassen.
- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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