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Dabei legst du die technische Grundlage für skalierbare Datenprodukte und AI Use Cases.Deine Aufgaben\nDu entwickelst robuste Software- und Datenlösungen, die operative Systeme, Data Warehouse und AI-Anwendungen zuverlässig verbinden.\nDu gestaltest und implementierst effiziente ETL/ELT-Prozesse und orchestrierst zuverlässige Datenpipelines mit Airflow, um interne und externe Datenquellen zu integrieren. \nDu stellst durch automatisierte Tests, Monitoring und skalierbare Architekturen eine hohe Datenqualität, Performance und zuverlässige Auslieferung sicher. \nDu entwickelst unser Data Warehouse als verlässliche Grundlage für AI-basierte Analysen weiter und arbeitest dabei mit Semantic Layers, Semantic Queries und MCP.\nDu gestaltest DevOps-Praktiken wie Git, CI/CD, containerisierte Deployments, Infrastructure as Code und Monitoring.\nDu sprichst auf Augenhöhe mit Sales, Finance, Marketing und Product, übersetzt fachliche Anforderungen in technische Lösungen und erklärst komplexe Zusammenhänge verständlich.\nDu übernimmst Verantwortung, arbeitest eigenständig und bringst eigene Ideen in die Weiterentwicklung unserer Daten- und Softwarelösungen ein.\nDein Profil\nDu bringst eine abgeschlossene Ausbildung, ein abgeschlossenes Studium oder eine vergleichbare Qualifikation im Bereich Informatik, Wirtschaftsinformatik, Software Engineering oder Data Science mit.\nDu bringst relevante Erfahrung in Datenmodellierung und Data Warehousing bzw. anderen Datenarchitekturen mit und kennst bewährte Verfahren für inkrementelle Ladevorgänge, Idempotenz, Slowly Changing Dimensions und die horizontale Skalierung von Datenverarbeitung.\nDu arbeitest sicher mit Orchestrierungstools wie Airflow und weißt, wie zuverlässige, beobachtbare Pipelines betrieben werden. 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