Senior Data Engineer (BI-ETL) | Databricks, Airflow, dbt und Snowflake

Stelle nicht auf LinkedIn

🔥 vor 31 Minuten

🇩🇪 Deutschland – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

📊 Business-Intelligence-Entwickler

👻 Geisterscore 10%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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CONVOTIS

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501 - 1000 Mitarbeiter

🤝 B2B

☁️ SaaS

B2B • SaaS

Empower IT – mit seinen drei strategischen Geschäftsbereichen: Business IT, Platform IT und Managed IT, agiert CONVOTIS als strategischer IT-Partner für seine Kunden, um Wachstum und Effizienz durch Digitalisierung zu steigern. Mit 1.000 Mitarbeitern an 23 Standorten in 9 Ländern unterstützt CONVOTIS seine Kunden rund um die Uhr in den Bereichen Business-Anwendungen, digitale Plattformlösungen und Betrieb kompletter IT-Infrastrukturen. Für CONVOTIS sind langfristige Kundenbeziehungen, kollaborative Kooperationen sowie Flexibilität wesentliche Erfolgsfaktoren.

Beschreibung

• Robuste und wartbare Datenpipelines und Datenmodelle konzipieren, entwickeln und weiterentwickeln • Prozesse mit Airflow orchestrieren und dabei Monitoring, Alarme, Wiederholungsversuche und Qualitätsprüfungen integrieren • Analytics-Modelle mit dbt erstellen und weiterentwickeln und dabei Modularität, Tests, Dokumentation und Datenherkunft berücksichtigen • An der Definition von Schichtenarchitekturen und Datenverträgen für BI, Analytics und KI mitwirken • Performance, Kosten und Zuverlässigkeit der Prozesse optimieren • Technische Schulden und Möglichkeiten zur Vereinfachung identifizieren • Mit Fachbereichen, BI- und Plattformteams zusammenarbeiten, um Anforderungen in nachhaltige Datenlösungen zu überführen • KI-Anwendungsfälle untersuchen und umsetzen, um Entwicklung, Qualität, Dokumentation und Datennutzung zu verbessern

🎯 Anforderungen

• Rund vier Jahre Erfahrung in der Data Engineering; auch kürzere Laufbahnen werden berücksichtigt, wenn sie eine vergleichbare Seniorität, Wirkung und Eigenständigkeit belegen • Gute Kenntnisse in SQL und Python • Praktische Erfahrung mit Databricks, Airflow, dbt und Snowflake • Kenntnisse in Datenmodellierung, Versionsverwaltung, CI/CD, Observability und Datenqualität • Fähigkeit, komplexe Probleme zu analysieren, Alternativen vorzuschlagen und technische Entscheidungen verständlich zu erläutern • Produktorientierte Denkweise sowie Freude an Zusammenarbeit und kontinuierlicher Verbesserung • Erfahrung in Data Governance, Katalogisierung, Datenherkunft, Sicherheit oder Kostenmanagement ist von Vorteil • Erfahrung bei der Weiterentwicklung von Plattformen von Legacy-Prozessen hin zu wiederverwendbaren Modellen und semantischen Schichten ist von Vorteil • Erfahrung mit generativer KI oder Machine Learning im Bereich Data Engineering oder bei neuen Datenprodukten ist von Vorteil • Bereitschaft, Wissen zu teilen, Code-Reviews durchzuführen und den technischen Standard des Teams weiterzuentwickeln

🏖️ Vorteile

• Flexible Arbeitszeiten • Möglichkeit, im Büro oder im Homeoffice zu arbeiten • Krankenversicherung • Flexible Vergütung • Interne Veranstaltungen • Aktivitäten im Freien • Gemeinsame Freizeittage • Padel-Tennis-Spiele • Urlaub, wann immer Sie ihn benötigen • Weiterbildungen • Englischkurse • Zertifizierungen • Kaffee, Süßigkeiten und Tischkicker im Büro