Data Engineer

Jobtailor; Oldenburg; Vor Ort; EUR 70.000 - 95.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Jobtailor sucht eine Fach-person für die Weiterentwicklung der Data Platform in Niedersachsen. Sie arbeiten eng mit Fachbereichen zusammen, binden neue Datenquellen an und modellieren Businesslogik für Analytics und Reporting.

Sie entwickeln automatisierte Datenpipelines, sorgen für Datenqualität und Monitoring, und gestalten Architektur-Standards sowie CI/CD-Prozesse mit. Wünschenswert sind Erfahrung im Data Warehousing, SQL und Python sowie Interesse an MLflow.

Qualifikationen

• Erfahrungen im Data Warehousing (Lakehouse) und mit ETL-Datenflüssen in Cloudarchitekturen.
• Sichere SQL-Kenntnisse zur Datenmodellierung.
• Sichere Python-Kenntnisse für Automatisierung und Testing.
• Erfahrung mit Daten-Pipelines von Quelle bis Reporting und dimensionaler Datenmodellierung.
• Arbeiten in Engineering-Standards wie Git und CI/CD.
• Strukturierte, eigenverantwortliche Arbeitsweise.
• Zusammenarbeit mit Fachbereichen.
• Optional Erfahrung mit Web-Technologien und/oder MLflow.

Aufgaben

• Verantwortung für eine Datendomäne und enge Zusammenarbeit mit dem Fachbereich.
• Anbindung neuer Datenquellen und Entwicklung automatisierter Datenpipelines.
• Modellierung von Businesslogik für Analytics und Reporting.
• Sicherstellung von Datenqualität, Monitoring und Dokumentation.
• Mitgestaltung von Architektur, Standards und CI/CD.
• Weiterentwicklung der Data Platform im Team.

Kenntnisse

Strukturierte Arbeitsweise

Zusammenarbeit mit Fachbereichen

Tools

Git

CI/CD

MLflow

Web Technologies

Jobbeschreibung

• Verantwortung für eine Datendomäne und enge Zusammenarbeit mit dem Fachbereich
• Anbindung neuer Datenquellen und Entwicklung automatisierter Datenpipelines
• Modellierung von Businesslogik für Analytics und Reporting
• Sicherstellung von Datenqualität, Monitoring und Dokumentation
• Mitgestaltung von Architektur, Standards und CI/CD
• Weiterentwicklung der Data Platform im Team

Requirements

• Erfahrungen im Datawarehousing (Lakehouse) und mit ETL-Datenflüssen auf Cloudarchitekturen
• Sichere SQL-Kenntnisse zur Datenmodellierung und sichere Python-Kenntnisse für Automatisierung und Testing
• Erfahrungen mit Daten-Pipelines von Quelle bis Reporting und in dimensionaler Datenmodellierung
• Arbeiten in Engineering-Standards wie Git und CI/CD Prozessen
• Strukturierte, eigenverantwortliche Arbeitsweise
• Freude an der Zusammenarbeit mit Fachbereichen
• Optional auch Erfahrung mit Web-Technologien und/oder MLflow

Core Competencies

Expertise in Data Warehousing, ETL Processes, and Cloud Architectures, with strong skills in SQL and Python for Data Modeling and Automation. Proven ability to develop and maintain Data Pipelines, ensuring Data Quality and Compliance with Engineering Standards.

Highest-signal resume keywords

• Data Warehousing
• ETL Processes
• SQL Proficiency
• Python Automation
• CI/CD Standards

ATS Optimization Keywords

Hard Skills

• Data Modeling
• Dimensional Data Modeling
• Automated Data Pipelines
• Cloud Architectures
• Data Quality Assurance
• Monitoring
• Documentation
• Business Logic Modeling
• Data Engineering Standards
• Testing

Soft Skills

• Structured Work Approach
• Collaborative Mindset

Industry Keywords

• Data Domain
• Data Platform
• Analytics
• Reporting

Tools & Technologies

• Git
• CI/CD
• MLflow
• Web Technologies