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Ein führendes Unternehmen der IT-Beratung in Hamburg sucht einen Data Engineer, der Fachabteilungen bei der digitalen Transformation unterstützt. Zu Ihren Aufgaben gehören die Implementierung und das Monitoring von Data Pipelines sowie die (Weiter)-Entwicklung von Fachinhalten in der Data Engineering Community. Ideale Kandidaten verfügen über ein Studium in IT-relevanten Bereichen, fließende Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch sowie Erfahrung mit Microsoft Azure. Die Stelle bietet hybrides Arbeiten und zahlreiche Weiterbildungsmöglichkeiten.
In deiner Funktion als Data Engineer berätst du die Fachabteilungen und Stakeholder im Hinblick auf die intelligente Digitalisierung von Daten. Zu deinen Hauptaufgaben gehören das Extrahieren, das Transformieren und das Analysieren von Daten aus verschiedenen Quellsystemen. Du implementierst Data Pipelines und Datenmodelle im Sinne der Business-Anforderungen für Auswertungen und Forecasts. Das Monitoring bestehender Pipelines und die Sicherstellung des Betriebes, inklusive Troubleshooting von Issues, gehören ebenfalls zu deinem Aufgabenbereich. Du bist maßgeblich an der End-to-End-Umsetzung von Lösungen im Bereich Modern Cloud Data Management, Data Warehouse, Data Lake und BI beteiligt und kannst mit deiner eigenen Technical Journey zum Master of Data Engineer aufsteigen. Das Mitwirken als Mentor und die (Weiter)-Entwicklung von Fachinhalten innerhalb der Data Engineering Community machen dir Spaß.
Cluster Reply ist das Unternehmen der Reply Gruppe, das auf die Beratung und Systemintegration von Microsoft-Technologien spezialisiert ist. Als Partner von Microsoft ist Cluster Reply in Deutschland, Österreich und der Schweiz tätig und arbeitet innerhalb des Reply Netzwerks mit Schwesterunternehmen in Brasilien, Großbritannien, Italien sowie den USA zusammen. Das Unternehmen legt den Schwerpunkt auf Innovationen und unterstützt Kunden bei der digitalen Transformation. Die Lösungen reichen von On-Premises- hin zu Cloud-Anwendungen in den Bereichen Modern Workplace und Security, Geschäftsanwendungen, Applikationen und Infrastruktur sowie Daten und Künstliche Intelligenz.