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Circu Li-ion

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11 - 50 Mitarbeiter

🚘 Automobilindustrie

📦 Logistik

⚡ Energie

💰 Grant im 2024-09

Automotive • Logistics • Energy

Circu Li-ion ist ein europäisches Unternehmen für Batterie-Upcycling. Unsere Mission ist es, den Planeten zu retten, indem wir den Wert jeder Batterie steigern.

Beschreibung

• Pflege, Ausbau und Leitung der Weiterentwicklung der Data-Lake-Architektur • Erstellen von Datenpipelines, die granulare, nahezu in Echtzeit anfallende Maschinentelemetrie aufnehmen und im Data Lake bereitstellen • Erstellen und Aktualisieren von Abfragen auf Basis von Maschinendaten zur Gewinnung von Erkenntnissen über Leistung und andere Kennzahlen • Pflege sauberer Datensätze mit Data-Quality-Kontrollen für die Nutzung durch Fachabteilungen • Verantwortung für die Administration von Cloud-Plattformen und Accounts, die Daten und datenintensive Anwendungen hosten • Zusammenarbeit mit Softwareentwicklern, um eine geeignete Systeminstrumentierung sicherzustellen, sodass alle Datenflüsse erfasst werden • Einrichten von Alerts und Mechanismen zur proaktiven Identifikation von Datenproblemen oder Kennzahlenabweichungen

🎯 Anforderungen

• Mindestens 3 Jahre Erfahrung im Data Engineering mit Python • Produktionserfahrung mit ETL/ELT-Pipelines und Datenservices in Python • Solide Engineering-Praktiken einschließlich Git, Code-Review, Testing und Linting • Expertenkenntnisse in PostgreSQL und analytischem SQL • Fundierte Datenmodellierung für Analytics • Praktische Erfahrung mit AWS, insbesondere S3, Lambda, Glue, Athena/Presto • Erfahrung mit Azure, z. B. Blob Storage • Sichere Verwaltung von Credentials und IAM über verschiedene Umgebungen • Event-getriebene und Message-Queue-basierte Pipelines • Inkrementelle Synchronisationsmuster • REST-API-Connectoren zu SaaS-Systemen wie HubSpot und ClickUp • Dokumentenorientierte Datenmodellierung und Abfragen in MongoDB • Betrieb von MongoDB Atlas in mehreren Umgebungen • Sichere Datenmigrationen • Aufbau und Pflege von Airtable-Lösungen • Migration von Airtable-Lösungen zu robusteren Datenbanken bei wachsendem Datenvolumen • Datenvalidierungs- und Konsistenzprüfungen über Systeme hinweg • Backfills und Bereinigungen von Produktionsdaten • Aufbau von BI-Dashboards; bevorzugt Metabase, alternativ Streamlit, Superset, Power BI oder Tableau • Docker und Linux für containerisierte Dienste • Administration von GitHub Enterprise und Zugriffsgovernance • Sicherer Umgang mit KI-Entwicklertools wie Claude und GitHub Copilot • Metriken und Alerting mit Prometheus, Grafana und node exporter • CloudWatch-Alarme für Cloud-Workloads

🏖️ Vorteile

• Hoher Grad an Zusammenarbeit und Autonomie • Transparente Kultur, in der jede Person wertgeschätzt wird • Weiterentwicklung Ihrer fachlichen Fähigkeiten und Ihres Wissens durch Übernahme anspruchsvoller Aufgaben und Verantwortung, unterstützt durch Teamleads und Kolleg:innen • „Getting things done“-Mentalität • Zugang zu modernsten Technologien • Ergänzende Krankenversicherung