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Data & AnalyticsAbgelaufen

Senior Data Warehouse Engineer (m/w/d)

🏛 Ausgeschrieben von KMG Advisory GmbH & CO Kg

Arbeitnehmerüberlassung📍 Frankfurt am Main 🏢 20% vor Ort ⏳ 100% Auslastung 🎓 Senior 🏭 Logistik 🌐 Deutsch

Wir suchen einen erfahrenen Senior Data Warehouse Engineer zur Verstärkung unseres interdisziplinären Teams. Sie werden eine zentrale Datenplattform für das Capacity Management aufbauen, weiterentwickeln und deren stabilen Betrieb unterstützen.

Ihre Aufgaben umfassen die Entwicklung von Webapplikationen zur Fahrplankonstruktion, die Programmierung und Konzeption von ETL-Prozessen sowie die Verantwortung für eine skalierbare Data-Warehouse-Lösung. Sie migrieren bestehende ETL-Strecken und Data Pipelines, binden Datenquellen an, bereiten Daten auf und stellen diese für relevante Stakeholder bereit. Dabei arbeiten Sie auf einer AWS-Cloud-Plattform und stimmen neue Datenquellen mit liefernden Systemen ab. Sie beraten beim Einsatz automatisierter Testverfahren, definieren Testfälle und tragen aktiv zur Stabilisierung und Verbesserung bestehender Prozesse bei.

Sie bringen mindestens 2 Jahre Erfahrung in der Implementierung großer Business-Intelligence- oder Data-Warehouse-Lösungen mit, inklusive SQL-basierter ETL-Entwicklung und fundierten Kenntnissen zu Data-Warehouse-Strukturen. Erforderlich sind zudem mindestens 2 Jahre Erfahrung mit dem AWS-Stack (Athena, Redshift, Lambda, Step Functions, S3, Glue) sowie Erfahrung in BI-Reportentwicklung, idealerweise mit Power BI. Sie verfügen über ausgeprägte Problemlösungsfähigkeit, analytisches Denkvermögen und arbeiten agil nach Scrum. Stakeholder-Management und sichere Kommunikation auf verschiedenen Hierarchieebenen sind für Sie selbstverständlich. Gute Deutschkenntnisse (C1) sind erforderlich.

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Skills erklärt

SQL: Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
ETL: Prozess zum Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten aus verschiedenen Quellen in Zieldatenbanken oder Data Warehouses.
Data Warehousing: Konzept zur zentralisierten Speicherung und Verwaltung großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen für Analysen und Reporting.
AWS: Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
Amazon Athena: AWS-Service zum Abfragen von Daten in S3-Speichern mittels SQL, ohne separate Datenbank-Infrastruktur betreiben zu müssen.
Amazon Redshift: Cloud-basiertes Data-Warehouse-System von Amazon Web Services zur Speicherung und Analyse großer Datenmengen.
AWS Lambda: Serverless-Computing-Service von Amazon Web Services, der Code ausführt, ohne dass Server bereitgestellt oder verwaltet werden müssen.
AWS Step Functions: AWS-Service zur Orchestrierung und Automatisierung von Workflows, der mehrere AWS-Services in einer definierten Abfolge koordiniert und ausführt.
Amazon S3: Cloud-Speicherdienst von Amazon Web Services zum Speichern und Abrufen großer Datenmengen über das Internet.
AWS Secrets Manager: AWS Secrets Manager ist ein Cloud-Service zum sicheren Speichern und Verwalten von sensiblen Daten wie Passwörtern und API-Schlüsseln.
AWS IAM: Service von Amazon Web Services zur Verwaltung von Benutzeridentitäten und Zugriffsrechten auf Cloud-Ressourcen.
AWS Glue: Cloud-Service von Amazon Web Services zur automatisierten Datenintegration, Bereinigung und Vorbereitung von Daten aus verschiedenen Quellen.
Python: Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
Data Lakehouse: Hybrid-Architektur, die Merkmale von Data Lakes (große Datenmengen) und Data Warehouses (strukturierte Abfragen) kombiniert.
Star Schema: Datenbankstruktur für Data Warehouses mit einer zentralen Faktentabelle und umgebenden Dimensionstabellen zur Analyse von Geschäftsdaten.
Snowflake: Snowflake ist eine Cloud-basierte Datenbank- und Data-Warehouse-Plattform; sie wird für Speicherung, Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen eingesetzt.
3NF: Dritte Normalform in der Datenbankgestaltung; ein Standard zur Vermeidung von Datenredundanz und Inkonsistenzen in relationalen Datenbanken.
Historisierung: Technik zur Speicherung von Datenänderungen über die Zeit; ermöglicht es, frühere Zustände von Datensätzen nachzuvollziehen und Änderungshistorien zu verwalten.
Key-Generierung: Prozess zur automatisierten Erzeugung von kryptographischen Schlüsseln oder eindeutigen Identifikatoren. Wird in der IT-Sicherheit und Datenverwaltung eingesetzt.
Power BI: Ein Business-Intelligence-Tool von Microsoft zur Visualisierung und Analyse von Daten durch interaktive Dashboards und Berichte.
Business Intelligence: Sammlung von Technologien und Methoden zur Analyse von Geschäftsdaten, um Berichte und Dashboards zu erstellen und Entscheidungen zu unterstützen.
BI-Reportentwicklung: Erstellung von Berichten und Dashboards mit Business-Intelligence-Tools zur Visualisierung und Analyse von Geschäftsdaten. Ermöglicht datengestützte Entscheidungsfindung.
Datenmigration: Prozess zum Übertragen von Daten von einem System in ein anderes; wird durchgeführt bei Systemwechseln oder Konsolidierungen.
Datenmodellierung: Strukturierung und Darstellung von Datenbeziehungen in Datenbanken oder Informationssystemen; Grundlage für effiziente Datenverwaltung.
Query-Tuning: Optimierung von Datenbankabfragen, um deren Ausführungsgeschwindigkeit und Ressourceneffizienz zu verbessern.
Git: Versionskontrollsystem zur Verwaltung von Codeänderungen, das Zusammenarbeit mehrerer Entwickler und Nachverfolgung von Änderungen ermöglicht.
CI/CD: Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.
DevOps: Kombination von Entwicklung und Betrieb, die Automatisierung, kontinuierliche Integration und schnellere Bereitstellung von Software ermöglicht.
Scrum: Agile Projektmanagement-Methode, die Arbeit in kurzen Zyklen (Sprints) organisiert und regelmäßige Abstimmungen vorsieht.
Stakeholder Management: Methode zur Identifikation, Analyse und Verwaltung der Interessen und Anforderungen aller an einem Projekt beteiligten Personen und Gruppen.
Capacity Management: Methode zur Planung und Überwachung von IT-Ressourcen (Server, Speicher, Netzwerk); stellt sicher, dass Kapazitäten ausreichen und effizient genutzt werden.

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