Senior Data Engineer (BI/ETL) | Databricks

Stelle nicht auf LinkedIn

🔥 vor 34 Minuten

🇩🇪 Deutschland – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

📊 Business-Intelligence-Entwickler

👻 Geisterscore 11%

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

• Entwicklung, Aufbau und Weiterentwicklung robuster und wartbarer Datenpipelines und Datenmodelle • Orchestrierung von Prozessen mit Airflow einschließlich Monitoring, Alarmierung, Wiederholungsversuchen und Qualitätsprüfungen • Erstellung und Weiterentwicklung analytischer Modelle mit dbt unter Anwendung von Modularität, Tests, Dokumentation und Data Lineage • Mitwirkung bei der Definition mehrschichtiger Architekturen und Datenverträgen für BI, Analytics und KI • Optimierung der Performance, Kosten und Zuverlässigkeit von Prozessen • Identifizierung technischer Schulden und Möglichkeiten zur Vereinfachung • Zusammenarbeit mit Fachbereichen, BI- und Plattformteams, um Anforderungen in nachhaltige Datenlösungen zu überführen • Untersuchung und Umsetzung von KI-Anwendungsfällen zur Verbesserung der Entwicklung, Qualität, Dokumentation und Nutzung von Daten

🎯 Anforderungen

• Etwa vier Jahre Erfahrung in der Data Engineering; auch kürzere Laufbahnen mit vergleichbarer Seniorität, Wirkung und Eigenständigkeit sind willkommen • 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 den Bereichen Data Governance, Katalogisierung, Data Lineage, Sicherheit oder Kostenmanagement von Vorteil • Erfahrung bei der Weiterentwicklung von Plattformen von bestehenden Legacy-Prozessen hin zu wiederverwendbaren Modellen und semantischen Schichten von Vorteil • Erfahrung bei der Anwendung generativer KI oder von Machine Learning auf Engineering-Aufgaben oder Datenprodukte von Vorteil • Bereitschaft, Wissen zu teilen, Code-Reviews durchzuführen und den technischen Standard des Teams weiterzuentwickeln von Vorteil

🏖️ Vorteile

• Flexible Arbeitszeiten • Möglichkeit, im Büro oder von zu Hause aus zu arbeiten • Kaffee, Süßigkeiten und Tischkicker im Büro • Krankenversicherung • Flexible Vergütungsmodelle • Interne Veranstaltungen • Outdoor-Aktivitäten • Teamevents • Padel-Tennis-Spiele • Urlaub, wann immer du ihn benötigst • Schulungen • Englischkurse • Zertifizierungen