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Senior Data Engineer (Azure) | Hybrid/SP - 136209

PythonSQL
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Was wir suchen

Wir suchen einen Dateningenieur mit fundierter Erfahrung in Cloud-Datenarchitektur und -technik, der in der Lage ist, skalierbare, zuverlässige und beobachtbare Datenpipelines zu entwickeln und zu warten. Die Person wird am Aufbau und der Weiterentwicklung von Datenplattformen unter Verwendung der Lakehouse-Architektur beteiligt sein und zur Daten-Governance, -Qualität, -Integration und -Bereitstellung für analytische und geschäftliche Initiativen beitragen.

Big enough to deliver – small enough to care.

Aufgaben

  1. Entwurf, Entwicklung und Wartung von Batch- und Streaming-Datenpipelines mit Fokus auf Skalierbarkeit, Leistung und Beobachtbarkeit;
  1. Implementierung von Datenerfassungs-, Transformations- und Bereitstellungsprozessen unter Verwendung von Python, PySpark, Spark und SQL;
  1. Aufbau und Weiterentwicklung von Datenebenen in der Lakehouse-Architektur (Bronze, Silver und Gold);
  1. Entwicklung und Wartung von ETL/ELT-Workflows in Cloud-Umgebungen;
  1. Implementierung und Wartung von Orchestrierungsprozessen für Datenpipelines;
  1. Analyse, Diagnose und Behebung von Problemen in Datenpipelines und -anwendungen;
  1. Leistungsoptimierung und Behebung von Störungen in Datenlösungen;
  1. Implementierung von Data-Governance-Richtlinien, -Prozessen und -Tools zur Förderung von Standardisierung und Verantwortlichkeit für Daten;
  1. Nutzung und Weiterentwicklung von Lösungen auf Basis von Azure Data Factory, Airflow, Databricks und Data Lake;
  1. Entwicklung von Integrationen zwischen Systemen über APIs REST und andere Datenquellen;
  1. Anwendung von Best Practices für Datenmodellierung für Data Lakes und analytische Umgebungen;
  1. Zusammenarbeit mit Produkt-, Engineering-, Daten- und Geschäftsbereichen bei der Definition und Implementierung technischer Lösungen;
  1. Sicherstellung von Qualität, Konsistenz, Nachverfolgbarkeit und Wiederverwendbarkeit von Datenassets;
  1. Proaktive Beteiligung an der Wartung und Weiterentwicklung der Datenplattform.

Erforderliche Qualifikationen

  1. Vorerfahrung als Dateningenieur;
  1. Fundierte Erfahrung mit Python, PySpark und SQL;
  1. Fortgeschrittene Kenntnisse in Azure Data Factory, Airflow, Databricks und Data Lake;
  1. Erfahrung in Datenarchitektur und Aufbau analytischer Lösungen;
  1. Erfahrung mit Git Flow und Versionskontrolle;
  1. Kenntnisse in Unit- und Funktionstests (Unittest, Pytest oder ähnliches);
  1. Erfahrung mit relationalen Datenbanken wie SQL Server, Oracle oder Äquivalenten;
  1. Erfahrung in der Implementierung und Wartung von ETL/ELT-Prozessen;
  1. Kenntnisse in Datenmodellierung für Data Lakes und Lakehouse-Architektur;
  1. Erfahrung mit Bronze-, Silver- und Gold-Schichten oder äquivalenten Strukturen;
  1. Erfahrung in der Integration und dem Konsum von APIs REST;
  1. Praktische Erfahrung in Cloud-Umgebungen mit Fokus auf Azure;
  1. Erfahrung mit Batch- und Streaming-Datenverarbeitung;
  1. Kenntnisse in Datenstreaming-Tools wie Kafka;
  1. Fähigkeit, in dynamischen Umgebungen mit mehreren Anforderungen und gleichzeitiger Prioritätenverwaltung zu arbeiten.

Zusätzliche Qualifikationen

  1. Zertifizierungen für Databricks und/oder Microsoft Azure;
  1. Erfahrung mit ereignisgesteuerter Architektur und Streaming-basierten Lösungen;
  1. Kenntnisse in Datensicherheit und Datenschutz;
  1. Erfahrung in Umgebungen mit hoher Kritikalität und großem Verarbeitungsvolumen;
  1. Kenntnisse in DevOps-Praktiken und Implementierung von CI/CD-Pipelines für Datenprojekte;
  1. Erfahrung mit Tools für Beobachtbarkeit, Überwachung, Qualität und Daten-Lineage.

Verhaltensbeschreibung

Wir suchen eine Person, die:

  1. Gerne im Team arbeitet und kooperativ bei ihren Aufgaben ist;
  1. Mut hat, sich selbst herauszufordern und über sich hinauszuwachsen, indem sie neue Wachstumschancen ergreift;
  1. Ideen in kreative Lösungen umwandelt und in ihrem gesamten Arbeitsalltag nach Qualität strebt;
  1. Problemlösungsfähigkeiten besitzt;
  1. Fähigkeit besitzt und sich wohlfühlt, selbstständig zu arbeiten und die eigene Zeit zu managen;
  1. Interesse daran hat, sich mit widrigen und innovativen Situationen im technologischen Bereich auseinanderzusetzen.

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