Senior Data Engineer (gn)
Berlin
Bereit für eine neue Herausforderung?
Der schnellste Weg zu uns führt über den Bewerben-Button!
Wir leben Vielfalt und Chancengleichheit und freuen uns deshalb natürlich über Bewerbungen von Menschen mit Behinderung.
Für unseren renommierten Kunden suchen wir dich im Rahmen der Direktvermittlung als Senior Data Engineer (gn) im Bereich Data Management und Analytics Platform am Standort Berlin.
Das wird geboten:
- Bruttojahresgehalt bis zu 90.000€,
- Flexible Arbeitszeiten
- 30 Tage Homeoffice / Quartal
- Moderner und sicherer Arbeitsplatz
- Mitarbeiterrabatte etc.
Deine Aufgaben:
- Verantwortung für Datenarchitektur, Datenmodelle, SQL-Entwicklung und -Optimierung
- Entwicklung und Monitoring von ETL/ELT-Pipelines für Data Warehouse/Data-Lake
- Orchestrierung und Monitoring von Airflow und Argo-Workflows
- Automatisierung zur Sicherstellung der Datenqualität und Einhaltung von SLAs
- Analyse und Optimierung bestehender Lösungen und Abfragen
- Wissensweitergabe und Weiterentwicklung im Data Engineering Team
Das bringst du mit:
- Python- und SQL-Entwicklung, Testing, agile Prozesse (Scrum)
- ETL-Tools, Datenmodellierung/-architektur, APIs (Rest, Soap, Crawler)
- Analytische Datenbanken, Containerisierung, Kubernetes, Linux, Bash
- Erfahrung mit Data-Warehouse-/Data-Lake-Strukturen, Big Data, Data Streaming
- Wissen in Tools, Frameworks und Konzepten (Lakehouse, Data Mesh)
- Verhandlungssichere Deutschkenntnisse
Der schnellste Weg zu uns führt über den Bewerben-Button!
Wir leben Vielfalt und Chancengleichheit und freuen uns deshalb natürlich über Bewerbungen von Menschen mit Behinderung.
Alle personenbezogenen Formulierungen in der Stellenanzeige sind geschlechtsneutral zu betrachten.
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control IT Unternehmensberatung GmbHBerlin
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Data Engineer / ETL-Developer (Softwareentwickler, (Wirtschafts)Informatiker o. ä. (m/w/d)
Standort: Bremen, Hamburg, München, Schwerin, Berlin, remote
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Michael PageBerlin
bin ich auf der Suche nach einem Data Engineer (m/w/d) mit Fokus auf Python für den Standort Berlin.
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• Umsetzung von Anforderungen in robuste Datenprodukte (Data Lakehouse)
• Sicherstellung der Datenqualität und -Verfügbarkeit
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