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StellenbeschreibungMehrjährige Erfahrung im Data Engineering und im Aufbau moderner Datenarchitekturen Sehr gutes Verständnis für Datenqualität, Data Governance, Datenmodellierung und Data Strategy – idealerweise auch praktische Erfahrung in Kundenprojekten Fundierte Kenntnisse in Python, beim Aufbau von Datenpipelines (ETL / ELT) und im Umgang mit SQL / NoSQL-Datenbanken oder Data Warehouses Erfahrung mit Cloud-Umgebungen (z. B. AWS, Azure) und grundlegenden DevOps-Konzepten (CI / CD, Infrastructure as Code, Monitoring) Idealerweise vertraut mit SaaS-Datenplattformen wie Databricks oder Snowflake Erfahrung in der Datenanbindung aus verschiedenen Quellen (APIs, Datenbanken, SaaS-Systeme) sowie in der Sicherstellung von Data Quality Analytisches Denken, strukturierte Arbeitsweise sowie ausgeprägte Kommunikations- und Beratungskompetenz – insbesondere bei der Vermittlung technischer Themen an Stakeholder Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse Umfassendes Onboarding und individuelles Mentoring Unterschiedliche Offices & Home Office Work- Life Balance und flexible Arbeitszeiten Dienstwagen Lunch Benefits & kostenlose Kaffeebar Persönliche und fachliche Weiterentwicklung Moderner Arbeitsplatz & angenehmes Arbeitsklima mit enger Zusammenarbeit Wertschätzendes Arbeitsumfeld mit positiver Fehlerkultur Freie Hardwarewahl zwischen Mac und Windows Dienstradleasing
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