Werkstudent Data Engineering – Python, SQL und Cloud-Plattformen

Stelle nicht auf LinkedIn

🔥 vor 3 Minuten

🇩🇪 Deutschland – Remote

⏱ Teilzeit

⚪️ Einsteiger

🔙 Backend-Entwickler

🚫👨‍🎓 Kein Abschluss erforderlich

👻 Geisterscore 15%

Was es bedeutet: die Wahrscheinlichkeit, dass für diese Stelle niemand wirklich einstellt.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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datavent.io

WebsiteLinkedInAlle Stellen

2 - 10 Mitarbeiter

Gegründet 2024

🤝 B2B

🤖 Künstliche Intelligenz

💼 Beratung

B2B • Artificial Intelligence • Consulting

datavent. io ist ein B2B-Daten-Engineering- und Plattform-Beratungsunternehmen, das Cloud-native, KI-fähige Datenplattformen und Lakehouse-Architekturen für Analytics und produktionsorientierte KI entwickelt. Sie bieten End-to-End-Dienste – Architektur, Ingestion, Transformation, Modellierung, MLOps/RAG-Pipelines, Vektorspeicher/Merkmalspeicher und fortlaufende Plattform-Betreuung – auf den Clouds und Stacks der Kunden (AWS, GCP, Azure, Snowflake, Databricks oder On-Prem) mit einem Ansatz ohne Anbieterbindung an. Das Unternehmen legt den Fokus auf Produktionsergebnisse (Produktion von Infrastruktur und nicht Prototypen), schnelle Lieferung und Integrationen über viele Datenquellen in Branchen wie Banken, Telekommunikation, Fertigung und B2B SaaS.

Beschreibung

• Entwicklung von Python- und SQL-Pipelines zur Aufnahme und Transformation von Daten aus APIs, Datenbanken, Dateien oder Event-Quellen • Entwicklung von Datenmodellen und dbt-Transformationen einschließlich Definitionen, Tests und Dokumentation • Implementierung inkrementeller Verarbeitung, Schema-Prüfungen und Datenabgleichen • Konfiguration von Orchestrierung und Monitoring • Untersuchung fehlgeschlagener Ausführungen sowie Verbesserung von Wiederherstellung und Fehleranalyse • Mitwirkung an Komponenten von Cloud-Datenplattformen, an der Infrastrukturkonfiguration und an Deployment-Workflows • Nutzung von Git, Pull Requests und Code Reviews zur Umsetzung wartbarer Änderungen • Erläuterung der Auswirkungen von Änderungen auf nachgelagerte Nutzerinnen und Nutzer • Verantwortung für definierte Komponenten von Data-Engineering-Projekten – von der Analyse der Quellsysteme über getestete Transformationen bis hin zum Monitoring

🎯 Anforderungen

• Aktuelles Hochschulstudium der Informatik, Data Science, Wirtschaftsinformatik oder einer verwandten technischen Fachrichtung • Sehr gute SQL-Kenntnisse und praktische Erfahrung mit Python • Erfahrung in der Entwicklung und Pflege von Pipelines oder Datenmodellen für tatsächliche Nutzerinnen und Nutzer oder Team-Workflows • Fundiertes Verständnis von Datenmodellierung, inkrementellen Ladevorgängen, Datenqualität und dem operativen Verhalten zeitgesteuerter Pipelines • Erfahrung mit Versionsverwaltung und Testing • Praktische Erfahrung mit einer Cloud-Plattform, einem Data Warehouse oder einem Orchestrierungstool • Fähigkeit, klar abgegrenzte Aufgaben eigenverantwortlich umzusetzen, Probleme systematisch zu untersuchen und sich klar auf Englisch zu verständigen • Erfahrungen mit dbt, Airflow, Dagster, AWS, Snowflake, Databricks, BigQuery, Apache Iceberg oder Terraform sind von Vorteil

🏖️ Vorteile

• Teilzeitbeschäftigung als Werkstudentin bzw. Werkstudent, abgestimmt auf das Studium • 20 Urlaubstage pro Jahr • 20 Stunden pro Woche • Anspruchsvolle Code Reviews • Direkte Zusammenarbeit mit erfahrenen Engineers und den Gründern • 3-monatige Probezeit

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