Data Engineer, Remote (EU) – internationaler Kunde

🕒 vor 1 Monat

🇪🇺 Europa – Remote

💵 €242 - €262 / Tag

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

🚰 Dateningenieur

👻 Geisterscore 29%

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🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich

🗣️🇪🇸 Spanisch erforderlich

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TheWhiteam

201 - 500 Mitarbeiter

Gegründet 2012

💼 Beratung

📦 Logistik

📣 Marketing

Consulting • Logistics • Marketing

TheWhiteam ist ein Technologieberatungsunternehmen, das 2012 gegründet wurde und Unternehmen weltweit dabei hilft, die Rentabilität ihres Geschäfts durch den effizienten Einsatz von Informationstechnologie zu optimieren. Das Unternehmen bietet IT-Beratung und Personaldienstleistungen für Kunden aus der Unternehmenswelt und dem öffentlichen Sektor an und verfügt über Expertise in den Bereichen Cloud-Architektur, Rechenzentrumsbetrieb, Backend- und Full-Stack-Entwicklung sowie HR-Systeme wie SAP SuccessFactors. TheWhiteam rekrutiert Technologieexperten und bietet flexible, remote und vor Ort Arbeitsmöglichkeiten an verschiedenen Standorten.

Beschreibung

• Konzeption, Entwicklung und Wartung skalierbarer Daten- und Analyselösungen in Databricks-Umgebungen • Aufbau, Optimierung und Support von Datenpipelines mit dbt, SQL und Jinja • Implementierung und Wartung von Datenschichten gemäß der Medallion Architecture (Bronze, Silver und Gold) • Anwendung bewährter Verfahren der Datenmodellierung für Analyse- und Reporting-Anforderungen • Entwicklung wiederverwendbarer und wartbarer Frameworks und Prozesse für Datentransformationen • Optimierung von Transformationen und Workflows zur Verbesserung von Performance und Skalierbarkeit • Verwaltung von Quellcode-Repositorys mit Git und GitFlow-Methoden • Unterstützung und Mitwirkung bei der CI/CD-Automatisierung und bei Deployment-Prozessen • Erfassung und Analyse geschäftlicher und technischer Anforderungen von Stakeholdern • Überführung funktionaler und geschäftlicher Anforderungen in zuverlässige und effektive Datenlösungen • Dokumentation von Datenprozessen, Architekturentscheidungen, technischen Designs und Implementierungsdetails • Zusammenarbeit mit Analysten, Architekten und Delivery-Teams während des gesamten Projektlebenszyklus • Durchführung von Workshops, Fortschrittsbesprechungen und Sitzungen zur Klärung von Anforderungen mit Kunden und Stakeholdern • Sicherstellung der konsequenten Anwendung von Standards für Data Governance, Nachvollziehbarkeit, Wartbarkeit und Qualität • Überwachung und Verbesserung der Zuverlässigkeit, Performance und Gesamtqualität von Datenplattformen und Datenpipelines

🎯 Anforderungen

• Mindestens 5–7 Jahre Berufserfahrung • Erforderlicher Bildungsabschluss: Ingenieurwesen • Englischkenntnisse auf C1-Niveau zwingend erforderlich • Nachweisbare Erfahrung mit Databricks in Produktivumgebungen • Sehr gute Kenntnisse in dbt, SQL und Jinja • Erfahrung bei der Implementierung der Medallion Architecture (Bronze-, Silver- und Gold-Schichten) • Fundierte Kenntnisse der Grundsätze und bewährten Verfahren der Datenmodellierung • Erfahrung in der Entwicklung wiederverwendbarer, skalierbarer und wartbarer Lösungen für Datentransformationen • Kenntnisse in Data Governance, Nachvollziehbarkeit, Wartbarkeit und Dokumentation • Erfahrung mit Git und GitFlow-Methoden • Erfahrung in der Wartung und Unterstützung von CI/CD-Prozessen und Automatisierung • Ausgeprägte Fähigkeiten im Stakeholder-Management, in der Anforderungserfassung und in der Geschäftsanalyse • Nachweisbare Fähigkeit zur Leitung von Workshops, Fortschrittsbesprechungen und Sitzungen zur Klärung von Anforderungen • Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten und Erfahrung in kundenorientierten Umgebungen • Wünschenswert sind Erfahrungen mit Microsoft Azure Data Services • Wünschenswert sind Kenntnisse in Data Lakes und modernen cloudbasierten Datenplattformen • Wünschenswert sind Erfahrungen mit Apache Spark, PySpark und Spark SQL • Wünschenswert sind Erfahrungen mit Apache Airflow • Wünschenswert sind Kenntnisse agiler Methoden

🏖️ Vorteile

• Flexible Arbeitszeiten • Modernste Technologien • Möglichkeit zur Arbeit vor Ort, im Homeoffice oder in einem hybriden Modell • Möglichkeit, an Standorten weltweit zu arbeiten

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