Data Engineer (all genders)

PRODYNA bietet innovative Software- und Cloud-Lösungen für Unternehmenskunden und unterstützt Organisationen dabei, moderne Datenplattformen und Analysen optimal zu nutzen. Da wir unsere Kompetenzen im Bereich Data Engineering kontinuierlich ausbauen, suchen wir einen Data Engineer für unser wachsendes Team in Athen.

In dieser Position entwerfen, entwickeln und optimieren Sie moderne Data-Warehouse-Lösungen und arbeiten an Projekten zur Datenintegration und -transformation im Unternehmensmaßstab. Sie arbeiten mit funktionsübergreifenden Teams zusammen, um zuverlässige, skalierbare und leistungsstarke Datenpipelines aufzubauen, die Business-Intelligence- und Analyseinitiativen unterstützen.

Deine Aufgaben

• Entwurf, Entwicklung und Wartung von Data-Warehouse-Lösungen (DWH) für Unternehmen. Entwurf, Entwicklung und Wartung von Data-Warehouse-Lösungen (DWH) für Unternehmen.
• Entwicklung und Optimierung von ETL-/ELT-Prozessen zum Laden und Transformieren von Daten aus verschiedenen Quellen.
• Erstellung und Pflege von SQL-basierten Datenmodellen und Datenpipelines.
• Entwicklung, Fehlerbehebung und Optimierung von Microsoft SQL Server-Lösungen.
• SQL Server Integration Services (SSIS)-Pakete erstellen und pflegen.
• Entwickeln Sie Python-Skripte für die Automatisierung, Datenverarbeitung und Integration.
• Datenworkflows und die Datenbankleistung überwachen, optimieren und Fehler beheben.
• Arbeiten Sie mit Business-Analysten, Softwareentwicklern und Stakeholdern zusammen, um hochwertige Datenlösungen bereitzustellen.
• Stellen Sie die Datenqualität, Konsistenz und Zuverlässigkeit auf der gesamten Datenplattform sicher.

Dein Profil

• Erfahrung in der Konzeption und Entwicklung von Data-Warehouse-Lösungen (DWH).
• Fundierte Erfahrung mit ETL-/ELT-Prozessen.
• Fundierte Kenntnisse in Microsoft SQL Server.
• Hervorragende Kenntnisse in SQL und T-SQL.
• Erfahrung mit SQL Server Integration Services (SSIS).
• Erfahrung im Umgang mit SQL Server Management Studio (SSMS).
• Gute Python-Kenntnisse im Bereich Automatisierung und Datenverarbeitung.
• Kenntnisse in den Bereichen Datenmodellierung und Datenbankoptimierung.
• Ausgeprägte analytische und problemlösende Fähigkeiten.
• Gute Kommunikationsfähigkeiten in Englisch.

Wäre schön:

• Praktische Erfahrung mit Snowflake wird ausdrücklich bevorzugt.
• Erfahrung mit cloudbasierten Datenplattformen.
• Kenntnisse in der Modellierung von Dimensionsdaten (Star-Schema / Snowflake-Schema).
• Erfahrung mit Git und CI/CD-Verfahren.
• Kenntnisse in agilen/Scrum-Methoden.