Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle automatisierte Data-Pipelines und arbeite an modernen Datenplattformen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich Data Engineering mit einem starken Teamgeist.
- Vorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Entwicklungschancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und lerne von erfahrenen Profis.
- Qualifikationen: Erfahrung in Data Engineering, Python und Cloud-Technologien.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Was Dich erwartet:
- Pipeline-Entwicklung: Du entwickelst und wartest automatisierte Data-Ingestion-Pipelines und stellst die zuverlässige Verarbeitung von Batch- und Streaming-Daten sicher.
- Mitarbeit an der Plattform: Du unterstützt beim Ausbau moderner, hybrider Datenplattformen (z. B. auf Basis von Spark/Databricks oder vergleichbaren Technologien) und implementierst Features für moderne Datenarchitekturen (Lakehouse & DWH).
- Data Quality: Du setzt Schema-Validierungen und Datenqualitätsprüfungen während des Ingestion-Prozesses um und unterstützt bei der Metadatenextraktion.
- Governance-Support: Du arbeitest an der Umsetzung von Zugriffskontrollen und Datenversionierungen mit, um die Reproduzierbarkeit von Datensätzen zu gewährleisten.
- Performance-Support: Du unterstützt bei der Optimierung von Datenverarbeitungsprozessen und hilfst dabei, unnötige Datenbewegungen im System zu minimieren.
- Wachstum: In Zusammenarbeit mit unseren Seniors vertiefst Du Dein Wissen in verteilten Systemen, MLOps-Tooling und modernen Lakehouse-Designs.
Was Du mitbringst:
- Solide Kenntnisse: Erste praktische Erfahrung mit Distributed Computing (z. B. Spark/Databricks oder vergleichbare Technologien) und dem Aufbau von Daten-Pipelines.
- Programmierung: Gute Kenntnisse in Python sowie ein sicherer Umgang mit relationalen Datenbanken (SQL).
- Cloud-Basis: Grundverständnis von Cloud-Technologien (Azure oder AWS) und ersten Kontakt zu Docker.
- Versionierung: Sicherer Umgang mit Git und Verständnis für Data Lineage Konzepte.
Sehr gute Kenntnisse:
- CI/CD-Grundlagen: Grundverständnis von automatisierten Workflows und Deployments.
- Datenmodellierung: Wissen über Partitionierung und grundlegende Architekturprinzipien von Data Lakes.
- Datenmodellierung: Grundverständnis für dimensionale Datenmodellierung (Star/Snowflake Schema) und Architekturprinzipien von Data Lakes.
- Qualitätsanspruch: Erfahrung mit Testing-Verfahren für Datenprozesse und Clean Code Standards.
Persönlich:
- Lernbereitschaft: Du hast eine hohe Motivation, Dich in die rasant entwickelnde Data- und AI-Landschaft einzuarbeiten.
- Team-Spirit: Du arbeitest gerne kooperativ mit Engineering- und Analytics-Teams zusammen.
- Strukturierte Arbeitsweise: Du gehst Aufgaben methodisch an und hast ein Auge für Datenintegrität.
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse sowie ein abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Data Engineering oder vergleichbar.
Intermediate Data Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: BCM Solutions
Die BCM Solutions GmbH ist ein herausragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur eine spannende Rolle als Intermediate AI Engineer bietet, sondern auch ein inspirierendes Arbeitsumfeld mit flachen Hierarchien und offener Kommunikation. Mit einem starken Fokus auf persönliche und fachliche Weiterentwicklung, flexiblen Arbeitsmodellen und unvergesslichen Teamevents fördert das Unternehmen eine ausgewogene Work-Life-Balance und schafft Raum für kreative Ideen und innovative Projekte. Hier hast du die Möglichkeit, in einem dynamischen Team an der Spitze der Softwareentwicklung zu arbeiten und deine Karriere aktiv mitzugestalten.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Intermediate Data Engineer (m/w/d) mit Bravour zu bestehen
Pipeline-Entwicklung
Automatisierte Data-Ingestion-Pipelines
Batch- und Streaming-Datenverarbeitung
Spark/Databricks
Datenarchitekturen (Lakehouse & DWH)
Schema-Validierungen
Datenqualitätsprüfungen
