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Titel
Text copied to clipboard!Datenpipeline-Ingenieur
Beschreibung
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Wir suchen einen erfahrenen Datenpipeline-Ingenieur, der unser Team bei der Entwicklung, Implementierung und Wartung robuster Dateninfrastrukturen unterstützt. In dieser Rolle sind Sie verantwortlich für die Gestaltung und Optimierung von Datenpipelines, die große Datenmengen aus verschiedenen Quellen verarbeiten und für Analysezwecke bereitstellen. Sie arbeiten eng mit Data Scientists, Data Analysts und anderen technischen Teams zusammen, um sicherzustellen, dass Daten zuverlässig, skalierbar und effizient fließen.
Als Datenpipeline-Ingenieur sind Sie maßgeblich an der Auswahl geeigneter Technologien und Tools beteiligt, um ETL/ELT-Prozesse zu automatisieren und zu verbessern. Sie entwickeln Lösungen, die sowohl Batch- als auch Streaming-Daten verarbeiten können, und sorgen für eine hohe Datenqualität und -verfügbarkeit. Darüber hinaus sind Sie für die Überwachung und Fehlerbehebung von Datenprozessen verantwortlich und tragen zur kontinuierlichen Verbesserung der Datenarchitektur bei.
Sie sollten über fundierte Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python oder Java verfügen sowie Erfahrung mit Datenverarbeitungstools wie Apache Spark, Kafka oder Airflow mitbringen. Kenntnisse in Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder Google Cloud sind von Vorteil. Ein tiefes Verständnis von Datenbanken (relational und NoSQL), Datenmodellierung und API-Integration ist ebenfalls erforderlich.
Diese Position erfordert ein hohes Maß an technischer Kompetenz, Problemlösungsfähigkeit und Teamarbeit. Wenn Sie leidenschaftlich daran interessiert sind, komplexe Datenprobleme zu lösen und skalierbare Systeme zu entwickeln, freuen wir uns auf Ihre Bewerbung.
Verantwortlichkeiten
Text copied to clipboard!- Entwicklung und Wartung von skalierbaren Datenpipelines
- Integration von Daten aus verschiedenen Quellen
- Optimierung von ETL/ELT-Prozessen
- Sicherstellung der Datenqualität und -verfügbarkeit
- Zusammenarbeit mit Data Scientists und Analysten
- Überwachung und Fehlerbehebung von Datenprozessen
- Dokumentation von Datenflüssen und -architekturen
- Implementierung von Datenverarbeitungs-Workflows mit Tools wie Airflow
- Verwaltung von Daten in Cloud-Umgebungen
- Einführung von Best Practices für Datenengineering
Anforderungen
Text copied to clipboard!- Abgeschlossenes Studium in Informatik, Mathematik oder verwandten Bereichen
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung im Datenengineering
- Sehr gute Kenntnisse in Python, Java oder Scala
- Erfahrung mit Apache Spark, Kafka oder ähnlichen Tools
- Kenntnisse in relationalen und NoSQL-Datenbanken
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder GCP
- Verständnis von Datenmodellierung und API-Integration
- Erfahrung mit CI/CD und Versionskontrolle (z. B. Git)
- Analytisches Denkvermögen und Problemlösungsfähigkeit
- Teamfähigkeit und gute Kommunikationsfähigkeiten
Potenzielle Interviewfragen
Text copied to clipboard!- Welche Erfahrungen haben Sie mit der Entwicklung von Datenpipelines?
- Mit welchen ETL-Tools haben Sie bereits gearbeitet?
- Wie stellen Sie die Datenqualität in Ihren Projekten sicher?
- Welche Programmiersprachen beherrschen Sie im Datenumfeld?
- Haben Sie Erfahrung mit Cloud-Datenplattformen? Wenn ja, mit welchen?
- Wie gehen Sie mit Fehlern in Datenprozessen um?
- Können Sie ein Beispiel für ein komplexes Datenprojekt nennen, an dem Sie beteiligt waren?
- Wie arbeiten Sie mit Data Scientists und Analysten zusammen?
- Welche Tools nutzen Sie zur Überwachung von Datenpipelines?
- Wie bleiben Sie über neue Entwicklungen im Bereich Datenengineering informiert?
