• Du konzipierst, implementierst und betreibst moderne Data-Platform- und Warehouse-Lösungen in Cloud-Umgebungen.
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• Du entwickelst robuste, automatisierte Batch- und Streaming-Pipelines zur Extraktion, Transformation und Bereitstellung von Daten (z. B. via Python, SQL, dbt).
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• Du modellierst performante Datenstrukturen (z. B. Medallion Architecture / Bronze-Silver-Gold, Data Vault, Star-Schema) und stellst Schnittstellen für BI- und Reporting-Teams bereit.
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• Du übersetzt funktionale und analytische Geschäftsanforderungen in skalierbare technische Spezifikationen und Datenmodelle.
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• Du begleitest und steuerst Projekte eigenverantwortlich – von der Quellanbindung über die Transformation bis hin zur produktiven Cloud-Orchestrierung.
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• Du verantwortest Datenqualität, Monitoring, Performance-Optimierung und automatisiertes Testing entlang der gesamten Pipeline.
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• Du dokumentierst Architekturen, Datenflüsse sowie Datenkataloge und stellst eine transparente Kommunikation mit Stakeholdern und Projektteams sicher.
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Dein Profil

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• Du hast ein abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Wirtschaftsinformatik oder eine vergleichbare Ausbildung bzw. praktische Berufserfahrung.
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• Du bringst fundierte Erfahrung im Data Engineering, in der Datenmodellierung und im Aufbau moderner Data-Warehouse-/Lakehouse-Architekturen mit.
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• Du besitzt praxisprobte Kenntnisse in mindestens einem relevanten Cloud-Ökosystem: Google Cloud Platform (BigQuery, Cloud Run, Cloud Composer/Workflows), Microsoft Fabric / Azure (Synapse, Data Factory, Databricks, Fabric Lakehouse)
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• Du schreibst sauberen, performanten Code in SQL und Python.
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• Erfahrung mit modernen Data-Ops- und Transformations-Tools wie dbt, Orchestratoren (z. B. Airflow, Dagster, Cloud Native Tools) sowie CI/CD-Pipelines ist ausdrücklich erwünscht.
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• Du arbeitest strukturiert, analytisch und behältst auch bei komplexen Datenströmen stets den Überblick über Konsistenz, Sicherheit und Skalierbarkeit.
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• Du bist kommunikationsstark und verstehst es, technische Konzepte sowohl im Team als auch für Fachbereiche klar zu vermitteln.
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• Teamwork makes the dream work: Du treibst Best Practices aktiv voran und gestaltest Data-Engineering-Standards gemeinsam im Team.
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Unser Tech-Stack

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• Cloud-Plattformen: Google Cloud Platform (BigQuery), Microsoft Fabric / Azure, AWS
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• Transformation & Orchestrierung: dbt, SQL, Cloud Workflows
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• Sprachen & Tools: Python, Git, Docker/Containerisierung, CI/CD

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