Data Engineer – vollständig remote innerhalb Europas (m/w/d)

🕒 vor 1 Monat

🇪🇺 Europa – Remote

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

🚰 Dateningenieur

👻 Geisterscore 13%

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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51 - 200 Mitarbeiter

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JobLeads ist eine Technologieplattform, die erfahrenen Arbeitssuchenden hilft, relevantere Jobangebote schneller zu finden, indem sie alle online veröffentlichten Jobs aggregiert, Kandidaten mit Headhuntern zusammenbringt und Lebenslaufbewertungen, Coaching und Tools zur Jobsuche anbietet. Das Unternehmen bietet eine auf ATS fokussierte Lebenslaufanalyse, gezielte Jobbenachrichtigungen, Headhunter-Networking und Karriereberatungsressourcen, um die Einladung zu Vorstellungsgesprächen und Jobangeboten zu erhöhen. JobLeads bedient hauptsächlich Fach- und Führungskräfte, die nach Rollen im höherem Management und Karrieresprungbrettern suchen, durch eine Suite von digitalen Tools und Expertenberatungsdiensten.

Beschreibung

• Verantworten Sie den operativen Zustand und die Zuverlässigkeit der Datenplattform von Anfang bis Ende • Untersuchen und beheben Sie wiederkehrende Probleme in der lokalen Microsoft-SQL-Server-Umgebung • Verwalten Sie systemübergreifende Zugriffe über Linked Server, OPENQUERY und PolyBase • Identifizieren Sie veraltete Datenfeeds, fehlerhafte Joins und sich unbemerkt verändernde Quellsysteme und treiben Sie die Lösung gemeinsam mit den Datenverantwortlichen voran • Warten Sie Airflow-DAGs und Python-Jobs auf Windows- und Linux-VMs • Bearbeiten Sie fehlgeschlagene Tasks, Backfills und Abhängigkeiten in Datenflüssen • Modellieren Sie neue Quelldomänen im Data Warehouse • Entwickeln Sie Datenmodelle, die Analysten eigenständig nutzen können • Implementieren Sie automatisierte Data-Quality-Gates für Aktualität, Datenvolumen, referenzielle Integrität und Geschäftsregeln • Optimieren Sie SQL-Abfragen, Stored Procedures, Indizes und Ausführungspläne • Verbessern Sie Alerting, Logging, Runbooks und Automatisierung, um wiederkehrende Incidents zu verhindern • Prüfen Sie von KI generiertes SQL und Pipeline-Code vor dem Produktiveinsatz • Entwickeln Sie Tests, die dem Team ein sicheres Arbeiten mit KI-gestütztem Engineering ermöglichen • Arbeiten Sie mit BI-, Analytics- und datenverantwortlichen Teams im gesamten Unternehmen zusammen

🎯 Anforderungen

• Mindestens drei Jahre Berufserfahrung im Data Engineering in einer Produktivumgebung • Fundierte Kenntnisse in Microsoft SQL Server, einschließlich ausgezeichnetem T-SQL, Strategien zur Indexierung, Ausführungsplänen, Query-Tuning, Partitionierung, Linked Servern, OPENQUERY und PolyBase • Erfahrung in der Datenmodellierung mit Warehouse-Tabellen und dimensionalen Datenmodellen • Sehr gute Python-Kenntnisse für Pipelines, Transformationen und Automatisierung • Erfahrung mit Airflow in Produktivumgebungen, einschließlich Erstellung, Betrieb und Debugging von DAGs, Scheduling, Retries, Backfills, Abhängigkeiten und Nachverfolgung fehlgeschlagener Tasks • Praktische Erfahrung mit Claude Code oder einem vergleichbaren agentischen Coding-Tool, MCP-Servern und LLM-gestützten Workflows • Fähigkeit, von KI generiertes SQL und Pipeline-Code durch Lesen von Abfragen, Prüfen von Ausführungsplänen und Abgleich der Ergebnisse mit den Quelldaten zu verifizieren • Erfahrung mit Git und GitLab, einschließlich Branching, Merge Requests, Code Reviews und CI/CD-Pipelines • Fähigkeit zum Debugging auf Windows- und Linux-VMs • Gute praktische Kenntnisse in Azure oder AWS • Klare Kommunikation auf Englisch • Ausgeprägtes Verantwortungsbewusstsein und Fähigkeit, Themen ganzheitlich bis zum Abschluss zu bearbeiten • Erfahrung mit Microsoft Fabric, Lakehouse oder Warehouse, Data-Factory-Pipelines und OneLake von Vorteil • Erfahrung beim Aufbau von MCP-Servern oder internen LLM-Tools von Vorteil • Kenntnisse in Power BI oder einem anderen BI-Tool von Vorteil • Erfahrung in schnell wachsenden B2C- oder abonnementbasierten Unternehmen von Vorteil

🏖️ Vorteile

• Remote-first-Zusammenarbeit in einem wirklich globalen Team • EU-weite Teamtreffen • Jährlicher Sommerausflug des Unternehmens • Vollständig remote arbeitendes Unternehmen • Positive, vielfältige und unterstützende Unternehmenskultur