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B. Terraform\n Erfahrung mit CI/CD und DevOps\n Kenntnisse in Streaming-Technologien wie Kafka\n Erfahrung mit Data Governance, Data Catalogs und Data Quality Tools\n Erfahrung im Aufbau von Lakehouse-Architekturen\n Persönliche Anforderungen:\n Analytisches und strukturiertes Denkvermögen\n Hohe Eigenverantwortung und lösungsorientierte Arbeitsweise\n Interesse an modernen Daten- und Cloud-Technologien\n Fähigkeit, komplexe technische Sachverhalte verständlich zu vermitteln\n Teamfähigkeit und Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit\n Qualitätsbewusstsein und ein hoher Anspruch an zuverlässige Daten\n Bereitschaft, bestehende Prozesse kontinuierlich zu verbessern\nTypischer Tech-Stack\n Programmiersprachen:\nPython, SQL\n Cloud:\nAzure / AWS / Google Cloud\n Data Platform:\nDatabricks / Snowflake / Microsoft Fabric\n Datenbanken:\nPostgreSQL / SQL Server / Oracle\n Data Engineering:\nApache Spark / Airflow / dbt\n DevOps:\nGit / Docker / CI/CD / Terraform\n Monitoring:\nAzure Monitor / Grafana / Prometheus\n Erfolgskennzahlen der Position\n Der Erfolg in der Position zeigt sich insbesondere durch:\n stabile und zuverlässige Datenpipelines\n hohe Datenqualität und Datenverfügbarkeit\n kurze Verarbeitungs- und Bereitstellungszeiten\n skalierbare und kosteneffiziente Datenarchitekturen\n hoher Automatisierungsgrad\n nachvollziehbare und dokumentierte Datenflüsse\n Zufriedenheit der internen Data- und Business-Teams\n Ausbildung\n Abgeschlossenes Studium oder vergleichbare Qualifikation in beispielsweise:\n Informatik\n Wirtschaftsinformatik\n Data Science\n Mathematik\n Statistik\n Elektrotechnik\n oder einem vergleichbaren technischen bzw. analytischen Fachgebiet\n Auch Quereinsteiger mit entsprechender praktischer Erfahrung und nachweisbaren technischen Kompetenzen sind willkommen.\nWe Offer\nSorge dafür, dass Daten zuverlässig, hochwertig und jederzeit verfügbar sind. 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