Aufbau & Betrieb von Datenpipelines: Du entwickelst, testest und betreibst robuste ETL/ELT-Pipelines, die Daten aus unterschiedlichsten Quellen zuverlässig ingestieren, transformieren und bereitstellen.
Datenmodellierung & Architektur: Du entwirfst und pflegst Datenmodelle, Schemata und Strukturen für Data Warehouses/Lakehouses, die analytische und operative Use Cases sauber unterstützen.
Datenqualität & Zuverlässigkeit: Du implementierst Validierungen, Qualitätschecks und Monitoring, damit Daten korrekt, konsistent und jederzeit verfügbar sind.
Cloud & Skalierung: Du baust und optimierst Datenlösungen in der Cloud (AWS/Azure/GCP), achtest auf Performance, Skalierbarkeit und Kosten und arbeitest mit Infrastruktur-as-Code.
Automatisierung & Orchestrierung: Du automatisierst wiederkehrende Datenflüsse (z. B. mit Airflow) und sorgst mit CI/CD für saubere, wiederholbare Deployments.
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