Senior Data Engineer (Befristeter Vertrag)

🕒 vor 3 Monaten

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Zencore

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11 - 50 Mitarbeiter

🤖 Künstliche Intelligenz

Artificial Intelligence • Cloud Computing • Consulting

Zencore ist ein führendes Beratungs- und Engineering-Unternehmen für Google Cloud, gegründet von ehemaligen Google-Ingenieuren und -Führungskräften. Das Unternehmen ist auf Daten, KI und Cloud-Migration spezialisiert und liefert umfassende Implementierungs- und Betriebslösungen. Zencore ist ein vertrauenswürdiger Berater für einige der größten und komplexesten Google-Cloud-Kunden und hilft ihnen, Risiken zu reduzieren und Erfolg durch maßgeschneiderte Pläne sicherzustellen, die den Wert maximieren und die Performance optimieren. Mit ausgewiesener Expertise in Google-Cloud-Services bietet Zencore Lösungen in den Bereichen Modernisierung der Infrastruktur, Application Development, Machine Learning und Künstliche Intelligenz. Zencores globale Reichweite und das Boutique-Modell sorgen für eine stark kollaborative Kultur und einen konsequent kundenorientierten Ansatz.

Beschreibung

• Als Mitglied unseres Data-Engineering-Teams arbeiten Sie mit schnelllebigen, innovativen Unternehmen und nutzen Cloud als zentralen Treiber ihrer Transformation. • Diese sehen in Ihnen einen vertrauenswürdigen Berater, auf den sie sich verlassen können und der sie auf ihrer Google-Cloud-Reise unterstützt. • Sie werden ein breites Spektrum an Technologie-Themen abdecken, wie ETL/ELT, Data Warehousing, verteilte Datenverarbeitung und Streaming-Datensysteme. • HINWEIS: Diese Position ist ein 6-monatiger Vertrag mit möglicher Verlängerung.

🎯 Anforderungen

• Mindestens 5 Jahre Erfahrung als Data Engineer oder in einer vergleichbaren technischen Funktion • Sehr gute Kenntnisse in Python oder einer JVM-Sprache (Java, Scala) • Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit relationalen Datenbanken, Query-Erstellung (SQL) sowie Vertrautheit mit einer Vielzahl von Datenbanksystemen • Erfahrung mit Cloud Data Warehouses, insbesondere BigQuery oder Snowflake • Erfahrung mit in der Public Cloud betriebenen Datenplattformen in Produktionsumgebungen • Erfahrung mit dem nativen GCP-Daten-Toolset ist von Vorteil • Erfahrung im Aufbau von ELT- oder ETL-Pipelines zur Verarbeitung großer Datenmengen • Erfahrung mit dbt oder Airbyte ist von Vorteil • Erfahrung in der Entwicklung produktionsfähiger Spark- oder Hadoop-Anwendungen • Erfahrung mit einem Workload-Scheduling- und Orchestrierungstool wie Apache Airflow/Cloud Composer • Vertrautheit mit modernen DataOps-Praktiken (z. B. Qualitätssicherung, Testing, Pipeline-Deployments) und IaC (z. B. Terraform) • Vertrautheit mit der Toollandschaft des Data-Engineering-Ökosystems; Sie sollten sich schnell in neue Tools einarbeiten können und Tools empfehlen können, die sich bewährt haben • Erfahrung mit Batch-, Micro-Batch- und Echtzeit-Streaming-Architekturen • Gute interne und kundenorientierte Kommunikationsfähigkeiten • Erfahrung mit relationalen Datenbankverwaltungssystemen und Change Data Capture (CDC) ist von Vorteil

🏖️ Vorteile

• Wettbewerbsfähige Vergütung und Zusatzleistungen