Data Engineer (m/w/d)

### Ihr Profil

• *Technische Anforderungen:**
• *Must-have**
• Berufserfahrung im Bereich **Data Engineering, Software Engineering oder Data Platform Engineering**
• Sehr gute Kenntnisse in **SQL**
• Gute Programmierkenntnisse, vorzugsweise in **Python**
• Erfahrung mit relationalen Datenbanken und Datenmodellierung
• Erfahrung mit ETL-/ELT-Prozessen und Datenpipelines
• Verständnis für Data-Warehouse- und Data-Lake-Konzepte
• Erfahrung mit **Git** und modernen Entwicklungsprozessen
• Grundlegendes Verständnis von Cloud-Technologien
• *Nice-to-have**
• Erfahrung mit **AWS, Microsoft Azure oder Google Cloud**
• Kenntnisse in **Databricks, Snowflake oder Microsoft Fabric**
• Erfahrung mit **Apache Spark**
• Kenntnisse in Orchestrierungstools wie **Apache Airflow**
• Erfahrung mit **Docker und Kubernetes**
• Kenntnisse in Infrastructure as Code, z. B. Terraform
• Erfahrung mit CI/CD und DevOps
• Kenntnisse in Streaming-Technologien wie Kafka
• Erfahrung mit Data Governance, Data Catalogs und Data Quality Tools
• Erfahrung im Aufbau von Lakehouse-Architekturen
• *Persönliche Anforderungen:**
• Analytisches und strukturiertes Denkvermögen
• Hohe Eigenverantwortung und lösungsorientierte Arbeitsweise
• Interesse an modernen Daten- und Cloud-Technologien
• Fähigkeit, komplexe technische Sachverhalte verständlich zu vermitteln
• Teamfähigkeit und Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit
• Qualitätsbewusstsein und ein hoher Anspruch an zuverlässige Daten
• Bereitschaft, bestehende Prozesse kontinuierlich zu verbessern
• *Typischer Tech-Stack**
• *Programmiersprachen:**

Python, SQL

• *Cloud:**

Azure / AWS / Google Cloud

• *Data Platform:**

Databricks / Snowflake / Microsoft Fabric

• *Datenbanken:**

PostgreSQL / SQL Server / Oracle

• *Data Engineering:**

Apache Spark / Airflow / dbt

• *DevOps:**

Git / Docker / CI/CD / Terraform

• *Monitoring:**

Azure Monitor / Grafana / Prometheus

• *Erfolgskennzahlen der Position**

Der Erfolg in der Position zeigt sich insbesondere durch:

• stabile und zuverlässige Datenpipelines
• hohe Datenqualität und Datenverfügbarkeit
• kurze Verarbeitungs- und Bereitstellungszeiten
• skalierbare und kosteneffiziente Datenarchitekturen
• hoher Automatisierungsgrad
• nachvollziehbare und dokumentierte Datenflüsse
• Zufriedenheit der internen Data- und Business-Teams
• *Ausbildung**

Abgeschlossenes Studium oder vergleichbare Qualifikation in beispielsweise:

• Informatik
• Wirtschaftsinformatik
• Data Science
• Mathematik
• trotStatistik
• Elekechnik
• oder einem vergleichbaren technischen bzw. analytischen Fachgebiet

Auch Quereinsteiger mit entsprechender praktischer Erfahrung und nachweisbaren technischen Kompetenzen sind willkommen.

### Bitte nutzen Sie für Bewerbungen ausschließlich das angegebene Bewerbungsportal des Arbeitgebers:

### https://europart-karriere.dvinci-hr.com/de/jobs/41211/data-engineer-mwd-in-unserer-unternehmenszentrale-in-hagen

### # Bewerbungen per E-Mail können nicht bearbeitet werden. Bitte bewerben Sie sich unter Angabe unserer internen Stellennummer.#

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Source: Statistisches Bundesamt (Destatis), table; dl-de/by-2-0; StarIn's calculation

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