Data Engineer (m/f/d)

Permanent employee, Full-time · Berlin - Hauptsitz

Your mission

Develop, optimize, and maintain scalable data pipelines and architectures.
Build and implement ETL processes for integrating and processing large volumes of data from varioussources.
Collaborate closely with developers and data scientists to develop, integrate, and optimize machine learning models. Actively participate in selecting suitable ML frameworks and tools (e.g., TensorFlow, PyTorch).
Design and maintain databases and data warehouses to ensure efficient storage and processing of large data sets.
Independently lead data-driven projects, including coordinating and communicating with variousstakeholders, defining project requirements, and ensuring timely delivery.
Optimize data infrastructure for performance, security, and scalability.
Ensure data quality by implementing monitoring and testing mechanisms.
Support in selecting and implementing appropriate tools and technologies (e.g., cloud data platforms like AWS Redshift, Google BigQuery, and Azure Synapse Analytics).

Your profile

Bachelor's degree in computer science, Data Science, Engineering, or a comparable qualification.
Several years of professional experience as a Data Engineer, ideally in a consulting environment or digital field.
In-depth knowledge of developing and maintaining data pipelines.
Extensive experience with relational and NoSQL databases (e.g., SQL, PostgreSQL, MongoDB) and clouddata platforms (AWS, Google Cloud, Azure).
Experience working with Big Data technologies (e.g., Hadoop, Spark) as well as specific tools like Apache Kafka and Airflow.
Programming skills in Python, Java, or Scala.
Experience using cloud data platforms like AWS Redshift, Google BigQuery, and Azure Synapse Analytics.
Analytical thinking, problem-solving skills, and the ability to communicate complex technical issues.
Business fluent in German and English, both written and spoken.

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About us

Ihre Aufgaben

Entwicklung, Optimierung und Pflege von skalierbaren Datenpipelines und -architekturen
Aufbau und Implementierung von ETL-Prozessen zur Integration und Verarbeitung großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen
Enge Zusammenarbeit mit Entwicklern und Data Scientists zur Entwicklung, Integration und Optimierung von Machine Learning-Modellen. Aktive Mitgestaltung bei der Auswahl geeigneter ML-Frameworks und Tools (z. B. TensorFlow, PyTorch).
Design und Wartung von Datenbanken und Data Warehouses, um die effiziente Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen sicherzustellen
Eigenverantwortliche Leitung von datengetriebenen Projekten, einschließlich Koordination und Kommunikation zwischen verschiedenen Stakeholdern, Definition von Projektanforderungen und Sicherstellung der fristgerechten Lieferung.
Optimierung der Dateninfrastruktur hinsichtlich Performance, Sicherheit und Skalierbarkeit
Sicherstellung der Datenqualität durch Implementierung von Monitoring- und Test-Mechanismen
Unterstützung bei der Auswahl und Implementierung geeigneter Tools und Technologien (z. B. Cloud-Datenplattformen wie AWS Redshift, Google BigQuery und Azure Synapse Analytics).

Ihr Profil

Abgeschlossenes Studium in Informatik, Datenwissenschaften, Ingenieurwesen oder eine vergleichbare Qualifikation
Mehrjährige Berufserfahrung als Data Engineer, idealerweise in einer Beratungsumgebung oder im digitalen Umfeld
Fundierte Kenntnisse in der Entwicklung und Wartung von Datenpipelines
Fundierte Erfahrung mit relationalen und NoSQL-Datenbanken (z. B. SQL, PostgreSQL, MongoDB) und Cloud-Datenplattformen (AWS, Google Cloud, Azure).
Erfahrung in der Arbeit mit Big Data-Technologien (z. B. Hadoop, Spark) sowie spezifischen Tools wie Apache Kafka und Airflow.
Programmierkenntnisse in Python, Java oder Scala.
Erfahrung im Einsatz von Cloud-Datenplattformen wie AWS Redshift, Google BigQuery und Azure Synapse Analytics.
Analytische Denkweise, Problemlösungskompetenz und die Fähigkeit, komplexe technische Sachverhalte zu kommunizieren.
Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

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