Data Engineer (m/w/d)

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Wir suchen dataful minds. Mit unserer Leidenschaft für Data Analytics und AI helfen wir innovativen Unternehmen, den Wert ihrer Daten nutzbar zu machen. Dazu gehört ein modernes Consulting-Umfeld, agile Projekte sowie starke Technologie-Partner.

Du hast Lust auf Daten, Spaß an Beratung und möchtest deine Karriere aktiv vorantreiben? Bei uns startest du direkt in vielseitige Projekte, lernst ständig dazu und arbeitest an innovativen Data Cases.

Werde Teil unseres Teams aus schlauen Köpfen, die gemeinsam kreative Lösungen entwickeln und sich gegenseitig vorantreiben.

Gestalte deine Zukunft – become a dataful mind!

Aufgaben

Du hast Lust in einem modernen Consulting Umfeld zu arbeiten und suchst eine spannende Kombination aus Engineering und Beratung?

Als Data Engineer (m/w/d) übernimmst du in unseren Teams die technische Verantwortung und entwickelst innovative Lösungen auf Basis modernster Technologien. Dabei planst und realisierst du hochmoderne Datenplattformen in der Cloud.

Du erarbeitest wertvolle Insights für unsere Kunden und begeisterst sie von den Potenzialen im Data-Umfeld.

Deine Aufgaben umfassen im Einzelnen:

  • Cloud-Datenprojekte: Plane, implementiere und monitore komplexe Datenmanagement-Lösungen im Cloud-Umfeld.
  • Innovative Datenarchitektur: Konstruiere und entwickle state-of-the-art Datenplattformen und –strukturen (z.B. auf Basis von Microsoft Azure oder Snowflake) weiter.
  • Datenintegration: Entwickle und implementiere robuste Datenintegrationslösungen und -Pipelines, um verschiedene Datenquellen nahtlos zusammenzuführen und eine einheitliche Datenbasis für Analysen zu schaffen.
  • Beratung und Workshops: Berate unsere Kunden und führe Workshops zur Anforderungsanalyse und optimalen Datenarchitekturen durch
Qualifikation
  • Abgeschlossenes Studium, Ausbildung oder praktische Erfahrung in einem ähnlichen Umfeld
  • Kenntnisse in Softwareentwicklung (wir nutzen Python) sowie in SQL
  • Erfahrungen in der Modellierung von sowie im Umgang mit relationalen und nicht relationalen Datenquellen
  • Cloud Native: Erfahrungen mit mind. einem Cloud Provider (Azure, AWS oder Google) von Vorteil
  • Hohe Affinität zu komplexen Datenstrukturen
  • Sehr gute Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch
Benefits
  • Die Data-Branche wächst und entwickelt sich immer weiter. Wir bleiben up-to-date, nutzen die neusten Technologien, evaluieren Trends und hinterfragen uns.
  • Ob im Home-Office, in unseren stylischen Büros oder über eine Workation: Du kannst deinen Arbeitsort frei wählen.
  • Jede Minute, die du investierst, wird direkt belohnt – durch vollen Überstundenausgleich und flexible Arbeitszeiten
  • Übernehme in einem agilen Umfeld mit flachen Hierarchien, kurzen Entscheidungswegen und direkter Kommunikation schnell Verantwortung.
  • Ein Team aus schlauen Köpfen: Viel Zeit und Raum für bezahlte Weiterbildungen und Zertifizierungen sowie regelmäßige Feedback- und Entwicklungsgespräche.
  • Sommertrips am Strand, legendäre Weihnachtsfeiern oder gemeinsame Feierabendevents. Hier erwartet dich das beste Team.
  • Wir bieten dir den Dienst von "doQtor", eine vergünstigte Urban Sports Mitgliedschaft sowie betriebliche Altersvorsorge.
  • Moderne Büros mit höhenverstellbaren Tischen, gemeinsame Pausen an der Playstation / Switch und Tischtennisplatte oder ein wenig Sport im eigenen Fitnessraum.

Keine Sorge, wir haben noch viel mehr. Auf unserer Karriereseite findest du den kompletten Überblick.

Interesse? Dann bewirb dich jetzt bei uns:

Um es einfach zu halten, verzichten wir gerne auf ein Anschreiben, denn wir brauchen von dir nur:

  • Deinen aktuellen Lebenslauf,
  • Dein gewünschtes Eintrittsdatum,
  • Deine Gehaltsvorstellung
  • Und in einem Satz, was du von deinem Job bei taod erwartest.

Wir freuen uns auf deine Bewerbung! Bei Fragen kannst du dich gerne an Natalie (01577-7534434) oder Jeannine (01573-3248453) wenden.

Schon gewusst? Auf unserem LinkedIn- und Instagramprofil geben wir dir noch mehr Insights aus unserem Arbeitsalltag.

Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt.

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