Bei PRODYNA entwickeln, implementieren und betreiben wir maßgeschneiderte Softwareanwendungen für mittelständische und große Unternehmen. Unser Ziel ist es, unseren Kunden innovative und zukunftssichere Lösungen durch Digitalisierungs- und Cloud-Computing-Strategien zu bieten. Als Mitglied der Cloud Native Computing Foundation (CNCF) fördern wir Geschwindigkeit, Agilität und Skalierbarkeit in der Softwareentwicklung.

Deine Aufgaben

Als Data Engineer sind Sie für die Entwicklung und Konzeption moderner Datenplattformen verantwortlich, die in der Lage sind, große Datenmengen aus Systemen in großem Umfang zu integrieren und zu verarbeiten. Zu Ihren Aufgaben gehören:

• Entwurf und Konzeption moderner Datenplattformen für die Integration und Verarbeitung großer Datenmengen.
• Planung und Implementierung von Backend-Diensten unter Verwendung moderner Frameworks für die Datenbereitstellung und -nutzung.
• Unabhängige Optimierung von Pipelines und deren Integration in Cloud-Plattformen.
• Implementierung von Werkzeugen und Lösungen zur Sicherstellung der Datenqualität, Datenbereinigung und Bereitstellung von aggregierten Daten für Analysen.
• Erfassen und Spezifizieren der Anforderungen unserer Kunden.

Dein Profil

• Mehrjährige Erfahrung in der Softwareentwicklung, insbesondere in datengesteuerten Projekten, Data Warehousing oder im Aufbau von Datenplattformen.
• Sie verfügen über Kenntnisse in der Entwicklung von Pipelines und Datenintegrationsrouten sowohl vor Ort als auch in der Cloud (ETL/ELT, Azure Data Factory, DBT, gespeicherte Prozeduren oder ähnliche Tools).
• Vertrautheit mit der Datenmodellierung und Erfahrung mit den Methoden Data Vault, Data Mesh, Kimball oder Inmon.
• Beherrschung von SQL und mindestens einer Programmiersprache (z. B. Python, Scala).
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen (z. B. Azure, AWS oder GCP).
• Ausgeprägte analytische und problemlösende Fähigkeiten.
• Zusätzliche Kenntnisse in Data Science oder Business Intelligence (Reporting Tools) sind von Vorteil.

Nett zu haben:

• Erfahrung mit Microsoft Fabric oder Verständnis des Fabric-Ökosystems.
• Kenntnisse über Delta Lake, Lakehouse-Architektur und Data-Mesh-Prinzipien.
• Vertrautheit mit CI/CD für Datenpipelines.
• Erfahrung mit Datenkatalogisierungstools (z. B. Purview, Alation).
• Verständnis der Datenschutzbestimmungen (z. B. DSGVO, CCPA).

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