Portugal
ambi.
Inetum
Data Engineer
Portugal
Ermesinde, Portugal
PythonSQLAWSGCP
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Unternehmensbeschreibung
Inetum ist ein führender europäischer Anbieter für digitale Dienstleistungen. Das Team von Inetum aus 28,000 Beratern und Spezialisten arbeitet täglich daran, einen digitalen Mehrwert für Unternehmen, öffentliche Einrichtungen und die Gesellschaft zu schaffen. Die Lösungen von Inetum zielen darauf ab, zur Leistungsfähigkeit und Innovationskraft seiner Kunden sowie zum Gemeinwohl beizutragen.
Stellenbeschreibung
Wir suchen einen Data Engineer (m/w/d) auf Mid-Level-Niveau, der komplexe Datenpipelines konzipiert, optimiert und pflegt, um die Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Performance von Datenlösungen sicherzustellen. In dieser Rolle arbeiten Sie zudem eng mit Data-Science-Teams zusammen, um machine learning-Modelle in Produktionsumgebungen zu integrieren und zu operationalisieren.
Ihre Aufgaben
- Konzeption, Entwicklung und Wartung skalierbarer Datenpipelines.
- Optimierung von Datenverarbeitungs-Workflows für umfangreiche Datensätze.
- Aufbau und Verwaltung von Daten-Ingestion-Lösungen aus verschiedenen Quellen.
- Sicherstellung von Datenqualität, Zuverlässigkeit und Performance über verschiedene Plattformen hinweg.
- Zusammenarbeit mit Data-Science- und Engineering-Teams bei der Bereitstellung und Operationalisierung von ML-Lösungen.
- Beitrag zu Best Practices im Software Engineering und zu Initiativen zur kontinuierlichen Verbesserung.
Qualifikationen
- Nachgewiesene Erfahrung von mindestens 3 Jahren im Bereich Data Engineering.
- Fortgeschrittene Kenntnisse in Python und SQL.
- Nachgewiesene Fähigkeit, robuste, wartbare und hochskalierbare Lösungen für die groß angelegte Datenverarbeitung und Performance-Optimierung zu konzipieren.
- Praktische Erfahrung mit In-Memory-Datenverarbeitungsbibliotheken wie Polars (oder vergleichbar).
- Fundierte Erfahrung mit Frameworks zur verteilten Datenverarbeitung, insbesondere PySpark.
- Erfahrung in der Entwicklung von Daten-Ingestion-Pipelines unter Nutzung von REST APIs.
- Starke Kenntnisse in Best Practices der Softwareentwicklung.
- Erfahrung mit Git, CI/CD-Pipelines und Software-Testmethoden.
- Erfahrung in der Bereitstellung, Überwachung und Wartung von Machine Learning-Pipelines in Produktionsumgebungen.
Wünschenswert
- Erfahrung mit modernen Datenplattformen wie Databricks.
- Erfahrung in der Orchestrierung von Workflows mit Tools wie Apache Airflow.
- Kenntnisse in Cloud-Plattformen (AWS, Azure oder GCP).
Mehr Möglichkeiten mit einem Profil
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