Unser Kunde ist ein innovatives Unternehmen, das sich auf die Entwicklung und den Betrieb eines modernen Data Stacks sowie von Business-Intelligence-Systemen spezialisiert hat. Zur Verstärkung des Data Teams suchen wir einen Data Engineer (w/m/d), der zum nächstmöglichen Zeitpunkt eintritt. In dieser Rolle sind Sie verantwortlich für den Aufbau, die Weiterentwicklung und den Betrieb der Dateninfrastruktur. Gemeinsam mit Ihrem Team setzen Sie die Anforderungen der Data- und BI-Plattform um, von der Datenintegration bis hin zu Reports und Dashboards. Sie unterstützen die Fachbereiche bei der Nutzung der BI-Tools, erklären Datenauswertungen und helfen dabei, datengetriebene Entscheidungen zu ermöglichen. Darüber hinaus überwachen Sie aktiv die Qualität der Produktdaten, identifizieren Fehler oder Inkonsistenzen und tragen zur Verbesserung und Sicherstellung einer hohen Datenqualität bei. Das Unternehmen bietet Ihnen die Möglichkeit, teilweise remote zu arbeiten, und legt großen Wert auf ein positives Arbeitsklima sowie die persönliche und fachliche Weiterentwicklung seiner Mitarbeiter. Sie haben die Chance, in einem dynamischen und zukunftsorientierten Umfeld zu arbeiten und Ihre Ideen aktiv einzubringen.
Data Engineer (w/m/d)
Beschreibung
Anforderungen
Der ideale Kandidat hat ein abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Data Engineering, Wirtschaftsinformatik oder eine vergleichbare Qualifikation. Zudem sollte bereits Berufserfahrung in den Bereichen Data Warehousing, Business Intelligence oder Data Analytics vorliegen. Erste Projekt- und Implementierungserfahrungen in den Bereichen Daten- und Prozessmodellierung, SQL, ETL und Reporting sind ebenfalls erforderlich. Der Bewerber sollte analytisch denken können, verantwortungsbewusst und teamfähig sein sowie die Bereitschaft mitbringen, neue Aufgaben mit ausdauernder Leistungsbereitschaft anzugehen. Ein hohes Maß an Kommunikationsfähigkeit, eine ausgeprägte Hands-on-Mentalität und Flexibilität sind ebenfalls wünschenswert. Kenntnisse in Microsoft Fabric, PowerBI, Python und Data-Lake-Architekturen sind von Vorteil und runden das Profil ab.