Data Engineer (w/m/d)

Ing. Ernst Steiner High-Tech Personalbereitstellungs- und Technische Dienstleistungsges.m.b.H; Wien; Vor Ort; EUR 39.060 - 55.800; Vollzeit

Zusammenfassung

Ing. Ernst Steiner High-Tech Personalbereitstellungs- und Technische Dienstleistungsges.m.b.H sucht in Wien einen Data Engineer (w/m/d) zur Gestaltung moderner Cloud-Infrastrukturen und zur Entwicklung von Datenplattformen für Analyse, Reporting und digitale Anwendungen.

Sie arbeiten an ELT-Prozessen, bauen serverlose AWS-Services mit CloudFormation auf, entwickeln Daten- und Backend-Komponenten mit Python/SQL, betreuen CI/CD mit GitLab und containerisieren Anwendungen mit Docker.

Qualifikationen

• Abgeschlossenes technisches Studium (FH/TU) oder einschlägige Berufserfahrung im Data Engineering.
• Sehr gute Kenntnisse in Python, SQL, Git, GitLab CI/CD und Docker.
• Fundierte AWS-Erfahrung, insbesondere mit Lambda, S3, IAM, CloudFormation, CloudWatch, SQS, SNS und ECS.
• Verständnis für serverlose Architekturen, Monitoring, Security und skalierbare Datenflüsse.
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.
• Strukturierte, eigenständige und lösungsorientierte Arbeitsweise.
• Kenntnisse in Snowflake, dbt, Kafka, Kinesis, Firehose oder Java sind ein Plus

Aufgaben

• Datenpipelines und ELT-Prozesse entwickeln und optimieren.
• Serverlose AWS-Infrastrukturen aufbauen und mit CloudFormation automatisieren.
• Daten- und Backend-Komponenten mit Python und SQL entwickeln.
• CI/CD-Prozesse mit GitLab betreuen.
• Anwendungen mit Docker containerisieren und bereitstellen.
• Zusammenarbeit mit der Softwareentwicklung, Data Analytics und anderen Fachbereichen.
• Cloud-Architektur, Datenplattform und technische Abläufe weiterentwickeln und dokumentieren.

Kenntnisse

Python

SQL

Git

GitLab CI/CD

Docker

Deutsch

Englisch

strukturierte Arbeitsweise

Ausbildung

Technisches Studium (FH/TU)

Tools

AWS

Lambda

S3

IAM

CloudFormation

CloudWatch

ECS

SQS

SNS

Kubernetes

Snowflake

dbt

Kafka

Kinesis

Firehose

Java

Jobbeschreibung

Sie möchten moderne Datenplattformen entwickeln und Daten für Analyse, Reporting und digitale Anwendungen nutzbar machen?

Unser Kunde ist ein weltweit führendes Entwicklungs- und Produktionsunternehmen und Spezialist in der Schienenfahrzeug Branche. Für das Kompetenzzentrum in Wien, wo sowohl die Planung, Design, und Produktion stattfindet, suchen wir einen Data Engineer (w/m/d), der/die Cloud-Infrastrukturen mitgestaltet, eigene Ideen einbringt und technische Lösungen bis zum produktiven Einsatz begleitet.

• Datenpipelines und ELT-Prozesse entwickeln und optimieren
• Serverlose AWS-Infrastrukturen aufbauen und mit CloudFormation automatisieren
• Daten- und Backend-Komponenten mit Python und SQL entwickeln
• CI/CD-Prozesse mit GitLab betreuen
• Anwendungen mit Docker containerisieren und bereitstellen
• Zusammenarbeit mit der Softwareentwicklung, Data Analytics und anderen Fachbereichen
• Cloud-Architektur, Datenplattform und technische Abläufe weiterentwickeln und dokumentieren
• Abgeschlossenes technisches Studium (FH/TU) oder einschlägige Berufserfahrung im Data Engineering
• Sehr gute Kenntnisse in Python, SQL, Git, GitLab CI/CD und Docker
• Fundierte AWS-Erfahrung, insbesondere mit Lambda, S3, IAM, CloudFormation, CloudWatch, SQS, SNS und ECS
• Verständnis für serverlose Architekturen, Monitoring, Security und skalierbare Datenflüsse
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
• Strukturierte, eigenständige und lösungsorientierte Arbeitsweise
• Kenntnisse in Snowflake, dbt, Kafka, Kinesis, Firehose oder Java sind ein Plus

Unser Kunde bietet Ihnen ein monatliches Bruttogehalt von € 3.500,– bis € 5.000,– (14 x p.a. bezahlt), je nach konkreter Qualifikation und beruflicher Vorerfahrung.

Hinweis im Sinne des Gleichbehandlungsgesetzes:
Aus Gründen der leichteren Lesbarkeit wird auf dieser Website die geschlechtsspezifischeDifferenzierung, wie z.B. Bewerber/ BewerberIn bzw. Software Entwickler/ Software EntwicklerInnicht durchgehend berücksichtigt. Entsprechende Begriffe gelten im Sinne der Gleichbehandlung fürbeide Geschlechter.