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Senior Data Engineer (m/w/d)

SYSCREST GmbH
Hannover

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Details zur Stelle

Festanstellung | Vollzeit

Leistungen

Homeoffice-Möglichkeit
Jobticket
Weiterbildungsprogramme
Flexible Arbeitszeiten

Qualifikationen

TensorFlow
CI/CD
Power BI
Datenmodellierung
Azure
Oracle
Informatik
Cassandra
Kubernetes
Relationale Datenbanken
Big Data
Spark
R
Microsoft SQL Server
NoSQL
Mathematik
Git
Englisch
Google Cloud Platform
MongoDB
Tableau
Java
SQL
AWS
Docker
Machine Learning
PostgreSQL
Scala
Talend
GitHub
Teradata
Redshift
Informatica
Jenkins
GitLab
Python
MySQL
Hadoop

Vollständige Stellenbeschreibung

Standort: Hannover / Remote

Syscrest schafft eine dynamische, vielfältige und innovative Arbeitsumgebung. Wir suchen eine*n erfahrenen Senior Data Engineer, der*die nicht nur technische Expertise mitbringt, sondern auch in der Lage ist, unser Team aus Junior-Entwickler*innen zu inspirieren und zu fördern. Wir bieten die Möglichkeit, Ihr Wissen in den neuesten Big Data-Technologien zu erweitern und erwarten eine Leidenschaft für kontinuierliches Lernen und Verbesserung.

Anforderungen

Erfolgreich abgeschlossenes Studium in Informatik, Mathematik oder einem verwandten technischen Bereich.
Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Implementierung robuster, verteilter und skalierbarer Datenverarbeitung mit Java/JVM-basierten Sprachen oder Python.
Mindestens 5 Jahre Erfahrung im Bereich Data Engineering.
Tiefgehende Kenntnisse in Datenmodellierung, Datenarchitektur und Datenpipelines.
Erfahrung in der Arbeit mit großen Datenmengen und in der Performance-Optimierung.
Erfahrung im Umgang mit ETL-Prozessen und Datenmodellierung
Verantwortungsbewusstsein, Initiative und Teamfähigkeit.
Erfahrung in agilen Arbeitsmethoden.
Sehr gute Englischkenntnisse (C1 oder C2).
Bereitschaft zu gelegentlichen Reisen.

Technologiekenntnisse

Programmiersprachen: Python, Java, Scala, SQL, R
Datenbank-Management-Systeme (DBMS): Relationale Datenbanken wie MySQL, PostgreSQL, Oracle, SQL Server. NoSQL-Datenbanken wie MongoDB, Cassandra, Couchbase
Big Data-Technologien: Hadoop, Apache Spark, Apache Kafka für Echtzeit-Datenströme
Data Warehousing-Lösungen: Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake, Teradata
Cloud-Plattformen: AWS , Azure , GCP - insbesonderen Dienste wie Redshift, EMR, Serverless, Azure SQL Database, Azure Data Factory, Azure Fabric, BigQuery, Dataflow, Cloud Storage
Containerisierung und Orchestrierung: Docker, Kubernetes
Data Governance und Data Quality Tools: Collibra, Talend Data Quality, Informatica Data Quality
Data Visualization und Business Intelligence Tools: Tableau, Power BI, Qlik Machine Learning und Advanced Analytics: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn
Automatisierung und CI/CD-Tools: git, Jenkins, GitLab CI, github Monitoring und Logging Tools: ELK Stack, Prometheus ,Grafana

Wir bieten

Möglichkeit für Homeoffice mit flexiblen Arbeitszeiten.
Umfangreiche Weiterbildungs- und Entwicklungsmöglichkeiten.
Kurze Entscheidungswege und eigenverantwortlicher Handlungsspielraum.
Ausgereifte Vorgehensmodelle in effizienten Entwicklungsumgebungen.
Festanstellung, unbefristet, Vollzeit, 30 Tage Urlaub.
Attraktives Gehaltspaket und Zusatzleistungen (z.B. Jobticket)

Ihre Aufgaben

Entwerfen und Implementieren robuster, skalierbarer Datenarchitekturen. Entwicklung und Optimierung von Datenpipelines, Datenmodellen und ETL-Prozessen.
Verwaltung und Optimierung großer, komplexer Datenbanken. Sicherstellung der Datenqualität und -integrität in Zusammenarbeit mit Datenanalysten und Business Intelligence-Teams.
Einsatz und Verwaltung von Big Data-Technologien wie Hadoop, Spark, Kafka. Arbeit mit Cloud-Datenlösungen und -diensten (AWS, Azure, Google Cloud).
Anleitung und Unterstützung von Junior Data Engineers und anderen Teammitgliedern. Förderung von Best Practices im Team und Übernahme von Verantwortung für die technische Leitung von Projekten.
Unterstützung bei der Implementierung von Machine Learning-Modellen und Advanced Analytics-Lösungen.Zusammenarbeit mit Data Scientists zur Integration von analytischen Modellen in die Dateninfrastruktur.
Entwicklung und Implementierung von Automatisierungsstrategien für Datenprozesse. Anwendung von CI/CD-Praktiken für eine effiziente und fehlerfreie Softwareentwicklung.
Optimierung der Leistung von Datenbanken und Datenverarbeitungsprozessen. Identifizierung und Behebung von Leistungsengpässen und technischen Problemen.
Aktive Beteiligung an der Erforschung und Einführung neuer Technologien und Tools. Beobachtung von Markttrends und Bewertung ihrer Anwendbarkeit für aktuelle und zukünftige Projekte.
Erstellung umfassender technischer Dokumentationen für Datenarchitekturen und -prozesse. Sicherstellung, dass Wissen effektiv innerhalb des Teams geteilt wird

Bitte schicken Sie Ihre Bewerbung in Form einer PDF-Datei ausschließlich per E-Mail an [email protected].

Hinweis: Wir begrüßen Bewerbungen von Personen aller Geschlechter und Hintergründe.

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