Senior Data Engineer

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AGENTIC

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11 - 50 Mitarbeiter

Gegründet 2017

🤖 Künstliche Intelligenz

🤝 B2B

🏢 Unternehmen

Artificial Intelligence • B2B • Enterprise

AGENTIC ist eine B2B-Konferenz- und Veranstaltungsreihe, die sich auf die autonome KI-Ära konzentriert. Sie bringt führende Unternehmen, Entwickler, politische Entscheidungsträger und Anbieter zusammen, um KI-Agenten, generative KI und Automatisierung zu erforschen und zu operationalisieren. Die Veranstaltung bietet Keynotes, Workshops, Executive Roundtables und eine interaktive "Vibe Lounge", um Tools zu präsentieren, praktische Demos zu ermöglichen und messbare, ergebnisorientierte Verbindungen zwischen Käufern und Lösungsanbietern in Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Einzelhandel, Fertigung, Medien und Regierung zu schaffen. AGENTIC legt Wert auf vertrauensbasiertes Wachstum, verantwortungsvolle KI-Governance und praktische Implementierungsstrategien, um Organisationen zu helfen, KI im großen Maßstab zu übernehmen.

Beschreibung

• Design, build, and maintain scalable ETL/ELT pipelines from diverse ERP sources into centralized Data Lakes and Warehouses • Develop connectors for structured/semi-structured data using Python, SQL, APIs, or middleware solutions • Implement bronze, silver, and gold layers for ingestion, cleaning, and curated datasets • Organize data structures for optimized use in Power BI and AI systems • Align global units of measure (lbs, kg, packaging, linear feet) across products and regions • Execute data deduplication, enrichment, and harmonization from disparate systems • Work closely with the Data Architect Lead on schema definitions, partitioning strategies, and infrastructure design • Set up and maintain sandbox/staging environments for safe testing • Provide ready-to-use, clean datasets to support BI dashboards and AI/ML use cases • Document pipeline architectures, data transformation logic, and integration points clearly • Ensure adherence to data governance policies and assist with metadata management

🎯 Anforderungen

• 7+ years of experience in enterprise-scale data engineering • Strong proficiency in SQL (Advanced) and Python for Data Processing • Spark or Databricks for distributed data workflows • Cloud platforms such as Azure Data Lake/Blob, Synapse, or equivalents • ETL orchestration tools like Azure Data Factory (ADF), Airflow, or dbt • API integrations and data ingestion from ERP systems (e.g., NetSuite, QuickBooks, Salesforce, RF Smart, etc.) • Demonstrated experience with master data frameworks, unit conversion, and ERP-to-warehouse mapping • Handling both structured and unstructured data • Data modeling best practices (star schema, snowflake schema, etc.) • Fluent English (C1 level) – required for daily client calls and clear technical documentation • Strong interpersonal and collaboration skills to work with cross-functional teams (BI, QA, DevOps, Business Analysts)

🏖️ Vorteile

• Professional development