Radian Generation

Data Engineer II

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Aufgaben und Verantwortlichkeiten

  1. Leitung und Federführung bei der Konzeption und Entwicklung von ETL-Pipelines und -Prozessen
  1. Zusammenarbeit mit einem Team von Data Scientists und Analytics Professionals, um zu verstehen, wie Daten am besten für die weitere Verwendung aufbereitet werden können
  1. Aufbau, Wartung und Optimierung bestehender Datenarchitektur und -infrastruktur
  1. Verbesserung der Datenqualität und -integrität durch Belastungstests und Validierung
  1. Federführung bei der Entwicklung und Vereinheitlichung mehrerer Systeme in einer Microservice-zentrierten Architektur

Erforderliche Qualifikation & Ausbildung

  1. Universitätsabschluss in Informatik, Data Science, Mathematik oder einem verwandten Fachgebiet und 4+ Jahre einschlägige Erfahrung
  1. Zertifizierung in einer oder mehreren Technologien oder Methoden des Datenmanagements

Erforderliche Fähigkeiten & Kompetenzen

  1. Expertise mit SQL und noSQL Datenbanklösungen
  1. Erfahrung in der Arbeit mit strukturierten und unstrukturierten Daten
  1. Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python oder Ruby
  1. Verständnis von Data-Warehousing-Konzepten und -Tools in AWS oder Azure
  1. Verständnis einer Data-Lakehouse-Architektur, deren Design und Implementierung
  1. Starke Problemlösungsfähigkeiten und eine Leidenschaft für qualitativ hochwertiges Datenmanagement

Erforderliche Softwarekenntnisse

  1. 2+ Jahre SQL Erfahrung
  1. 4+ Jahre Programmiererfahrung mit Ruby, Python oder einer anderen Skriptsprache
  1. Erfahrung in der Arbeit mit umfangreichen AWS Systemen, die mehrere Microservice-Gruppen umfassen

Bevorzugte Erfahrung

  1. Master-Abschluss in Informatik, Data Science, Mathematik oder einem verwandten Fachgebiet und 2+ Jahre einschlägige Erfahrung
  1. Erfahrung in der Vereinheitlichung von Systemen mit ähnlichen, aber unterschiedlichen Ansätzen für das Datenmanagement ist von Vorteil

Bevorzugte Fähigkeiten & Kompetenzen

  1. Verständnis von Cloud Computing und Datenmanagement-Technologien in AWS (Sagemaker, Lambda, RDS, Redshift)
  1. Vorerfahrung in der Arbeit nach agilen Softwareentwicklungsmethoden und -werkzeugen, wie z. B. Jira Ticketing, Kanban Prozess usw.
  1. Kenntnisse in Datenvisualisierungs- oder Business-Intelligence-Tools sind von Vorteil (DOMO, Tableau, PowerBI)
  1. Erfahrung in der Arbeit mit Versionskontrollsystemen wie GIT

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