Senior Data Analytics Engineer - Bewertung & Unterstützung / Metadatenmanagement (a*)

Hamburger Energienetze GmbH; Sittensen; Hybrid; EUR 65.000 - 95.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Flexibles Arbeiten

Attraktive Sonderzahlungen

Beruf & Familie

Weiterbildung & Qualifizierung

Kantine

Zusammenfassung

Hamburger Energienetze GmbH sucht eine/n Data Engineer zur Entwicklung, dem Betrieb und der Optimierung komplexer Datenpipelines und -produkte. Sie arbeiten am Framework der Data-Analytics-Plattform mit und bringen operative Verbesserungen ein.

Sie beraten fachlich bei Architekturentscheidungen, sichern Datenqualität, Tests, Sicherheit und Governance und arbeiten eng mit Data Engineers, Analytics Engineers, Data Analysts sowie dem Product Owner zusammen.

Qualifikationen

• Sie verfügen über einen technischen Hochschul- oder Fachhochschulabschluss und haben einschlägige Berufserfahrung im Data Engineering.
• Sehr gute Kenntnisse in Python, idealerweise PySpark, sowie SQL; Bash-Grundkenntnisse von Vorteil.
• Fundierte Erfahrung mit Azure, Databricks und modernen Cloud-Analytics-Stacks; Kenntnisse in Data-Warehouse- und Lakehouse-Architekturen.
• Eigenständige, verantwortungsbewusste Arbeitsweise, Erfahrung in agilen Umgebungen und sehr gute Deutschkenntnisse.

Aufgaben

• Zu deinen Hauptaufgaben gehört die Entwicklung, der Betrieb und die Optimierung komplexer Datenpipelines und Datenprodukte – von der Datenerfassung bis zur analytischen Nutzung.
• Du setzt unser bestehendes Framework der Data-Analytics-Plattform in der Praxis um, entwickelst es fachlich weiter und bringst Verbesserungsvorschläge aus dem operativen Betrieb ein.
• Zudem wirkst du bei Architekturentscheidungen fachlich beratend mit, bewertest technische Optionen und unterstützt die Weiterentwicklung der Zielarchitektur.
• Du stellst Datenqualität, Testbarkeit, Sicherheit und Stabilität sicher und unterstützt das Metadatenmanagement, Datenkataloge sowie die technische Governance.
• Darüber hinaus arbeitest du eng mit anderen Data Engineers, Analytics Engineers, Data Analysts und dem Product Owner zusammen und gibst fachliche Orientierung im Team.

Kenntnisse

Python

PySpark

SQL

Bash

Azure

Databricks

Cloud Analytics

Data-Warehouse

Lakehouse

Deutschkenntnisse

Ausbildung

Technischer Hochschul- oder Fachhochschulabschluss

Jobbeschreibung

• Zu deinen Hauptaufgaben gehört die Entwicklung, der Betrieb und die Optimierung komplexer Datenpipelines und Datenprodukte – von der Datenerfassung bis zur analytischen Nutzung.
• Du setzt unser bestehendes Framework der Data-Analytics-Plattform in der Praxis um, entwickelst es fachlich weiter und bringst Verbesserungsvorschläge aus dem operativen Betrieb ein.
• Zudem wirkst du bei Architekturentscheidungen fachlich beratend mit, bewertest technische Optionen und unterstützt die Weiterentwicklung der Zielarchitektur.
• Du stellst Datenqualität, Testbarkeit, Sicherheit und Stabilität sicher und unterstützt das Metadatenmanagement, Datenkataloge sowie die technische Governance.
• Darüber hinaus arbeitest du eng mit anderen Data Engineers, Analytics Engineers, Data Analysts und dem Product Owner zusammen und gibst fachliche Orientierung im Team.

Was du bewegst

• Zu deinen Hauptaufgaben gehört die Entwicklung, der Betrieb und die Optimierung komplexer Datenpipelines und Datenprodukte – von der Datenerfassung bis zur analytischen Nutzung.
• Du setzt unser bestehendes Framework der Data-Analytics-Plattform in der Praxis um, entwickelst es fachlich weiter und bringst Verbesserungsvorschläge aus dem operativen Betrieb ein.
• Zudem wirkst du bei Architekturentscheidungen fachlich beratend mit, bewertest technische Optionen und unterstützt die Weiterentwicklung der Zielarchitektur.
• Du stellst Datenqualität, Testbarkeit, Sicherheit und Stabilität sicher und unterstützt das Metadatenmanagement, Datenkataloge sowie die technische Governance.
• Darüber hinaus arbeitest du eng mit anderen Data Engineers, Analytics Engineers, Data Analysts und dem Product Owner zusammen und gibst fachliche Orientierung im Team.

Was dich auszeichnet

• Du hast einen technischen Hochschul- oder Fachhochschulabschluss und bringst einschlägige Berufserfahrung im Bereich Data Engineering mit.
• Zudem verfügst du über sehr gute Kenntnisse in Python, idealerweise in PySpark, und SQL; Grundkenntnisse in Bash sind von Vorteil.
• Fundierte Praxiserfahrung mit Azure, Databricks und modernen Cloud-Analytics-Stacks sowie Kenntnisse in Data-Warehouse- und Lakehouse-Architekturen einschließlich Testing und Datenqualitätssicherung bringst du mit.
• Eine eigenständige und verantwortungsbewusste Arbeitsweise, Erfahrung in agilen Arbeitsumgebungen sowie sehr gute Deutschkenntnisse runden dein Profil ab.

Was du bekommst

• Flexibles Arbeiten
• Attraktive Sonderzahlungen
• Beruf & Familie
• Weiterbildung & Qualifizierung
• Kantine