Job description

Verwantwortlichkeiten - Entwurf und Implementierung moderner Datenarchitekturen und Data Pipelines auf Cloud-Plattformen (AWS oder Azure) - Umsetzung von ETL-/ELT-Strecken, Batch- und Streaming-Verarbeitung mit Fokus auf Skalierbarkeit und Wartbarkeit - Integration von Speichersystemen, Eventquellen, Datenbanken und Analytics-Plattformen - Automatisierung von Datenverarbeitungsprozessen mit Infrastructure- und DataOps-Methoden - Zusammenarbeit mit Data Scientists, Application- und Infrastrukturteams zur Umsetzung ganzheitlicher Datenlösungen - Beratung von Kund:innen hinsichtlich Datenstrategie, Governance und cloud-nativer Datenservices Anforderungen - Mehrjährige praktische Erfahrung in Datenprojekten mit Fokus auf Cloud-Technologien - Sicherer Umgang mit verschiedenen Datenverarbeitungsansätzen (Batch, Streaming, Micro-Batching) - Fähigkeit, komplexe Datenflüsse von der Quelle bis zur Analyse zu modellieren und umzusetzen - Gutes Verständnis von Datensicherheit, Zugriffskonzepten und Skalierungsmechanismen - Teamfähigkeit, Kommunikationsstärke und Bereitschaft zur Arbeit im deutschsprachigen Kundenumfeld Erfahrung & Fachkenntnisse - Tools & Orchestration: AWS Glue, Azure Data Factory, Apache Airflow - Streaming & Events: Kafka, Kinesis, Event Hub - Speicher & Datenbanken: S3, Azure Storage Lösungen, Azure Data Lake, Cosmos DB, DynamoDB - Data Warehouses: Snowflake, Redshift, Azure Synapse - Datenformate: Parquet, Avro, JSON - Sprachen: Python, SQL, Bash - IaC & Automation: Terraform, YAML, GitOps - Analytics & Transformation: dbt, Power BI, QuickSight - Security & IAM: End-to-End-Verschlüsselung (in-transit & at-rest), Identity & Access Management, Datenklassifizierung und Zugriffskontrollen

Requirements