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Gemeinsam mit deinem Team und Kollegen/-innen aus unseren Geschäftsfeldern schaffst du die Basis für innovative und zukunftsweisende digitale Geschäftsmodelle. Konkret bedeutet das:\nEntwicklung, Betrieb und kontinuierliche Optimierung von stabilen, performanten Datenpipelines für verschiedenste Datenquellen und Anwendungsbereiche\nAufnahme und technische Umsetzung von Anforderungen in enger Zusammenarbeit mit Data Owner, Fachbereichen und Platform Engineering Teams\nEntwicklung und Wartung von Datenverarbeitungs-Workflows unter Nutzung eines modernen Data Engineering Stacks (Python, Kubernetes, Argo Workflows, Spark und Dremio)\nSicherstellung einer hohen Datenverfügbarkeit sowie Analyse und Behebung von Fehlern entlang der gesamten Verarbeitungskette\nMitarbeit an der Weiterentwicklung der Datenarchitektur sowie Erstellung von technischen Dokumentationen und wiederverwendbaren Komponenten\nGemeinsame Entwicklung innovativer Lösungen zur Automatisierung und Optimierung des Data Engineerings\nDein Profil:\nAbgeschlossenes Studium in Informatik, Data Science, Softwareentwicklung oder eine vergleichbare Qualifikation\nFundierte Kenntnisse in Python und SQL sowie Verständnis für Datenmodellierung und Datenqualitätsanforderungen\nErfahrung in der Verarbeitung und Transformation von Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen (idealerweise mit Spark, Dremio oder ähnlichen Technologien)\nBerufserfahrung im Bereich Data Engineering, Data Science, Softwareentwicklung oder Business Intelligence von Vorteil\nGrundkenntnisse in Docker, Kubernetes, Git, CI-CD (GitLab) und Workflow-Orchestrierung (z. 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