Designing data architectures for batch/streaming workloads at a global consultancy for DAX/Fortune 500 leaders. Hands-on cloud hyperscaler experience with Python development required. Hybrid work, flexible hours.
Aufbau und Betrieb der Dateninfrastruktur für Europas führendes Medienhaus für Land und Natur, mit Fokus auf Lakehouse- und Data Vault-Architekturen. Mehrjährige Berufserfahrung als Data Engineer mit sehr guten SQL- und fortgeschrittenen Python-Kenntnissen erforderlich. 30 Tage Urlaub, Sonderurlaubstage und betriebliche Altersvorsorge.
Entwurf und Betrieb robuster Daten-Pipelines für Manufacturing-Systeme mit AWS Services und Databricks. Mehrjährige Erfahrung im Aufbau skalierbarer Datenmodelle und ETL-/ELT-Pipelines erforderlich. Flexibilität bei Arbeitsmodellen und Arbeitsort, Konzernkitas.
Aufbau skalierbarer Datenpipelines und Datenmodelle für die Ratenkreditplattform mit dbt. Mehrjährige Erfahrung mit SQL, Python, dbt und Airflow erforderlich. Full Remote, flexible Arbeitszeiten.
Weiterentwicklung der Datenplattform und des Snowflake Data Warehouse für bundesweit führendes Energieunternehmen. Fundierte Data-Warehouse-Erfahrung und Kenntnis skalierbarer Datenlösungen erforderlich. Workation im europäischen Ausland und Sabbatical möglich.
Aufbau und Betrieb von Data Lake und BI-Plattform auf Databricks für Energiewende-Lösungen. Mehrjährige Erfahrung im Aufbau von Datenplattformen und mit Databricks/Spark, Airflow, SQL, Postgres, TimescaleDB und Python erforderlich. Viel Gestaltungsspielraum und Eigenverantwortung.
Building AI-ready data pipelines for manufacturing at global life science enterprise. Experience with diverse data sources and ETL/ELT required. Hybrid work, variable compensation.
Unterstützung bei Design und Implementierung von Datenpipelines für strukturierte und unstrukturierte Daten bei IT-Dienstleister mit 850+ Mitarbeitenden. Studium der Informatik, Naturwissenschaften oder vergleichbar, oder IT-Ausbildung mit erster Berufserfahrung erforderlich. Individuelle Arbeitszeiten und hybrides Arbeiten.
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Konzeption und Umsetzung der Datenplattform mit Fokus auf Databricks, inklusive Unity Catalog und Delta Lake. Langjährige Berufserfahrung im Data Engineering oder Data Science mit Python und SQL erforderlich. Arbeit im europäischen Ausland möglich, attraktive Vergütung.
Aufbau und Betrieb von Azure Lakehouse- und Warehouse-Plattformen mit Databricks oder Fabric. Praxiserfahrung in Azure-Datenplattformen und Datenmodellierung nach Star Schema oder Data Vault erforderlich. Flexible Arbeitszeiten, Home Office und Workation möglich.
Entwicklung skalierbarer ETL-/ELT-Datenpipelines für die EDEKA-Gruppe mit 25 Standorten. Mehrjährige Berufserfahrung im Data Engineering mit sehr guten SQL- und Python-Kenntnissen erforderlich. Hybrides Arbeiten mit flexibler Arbeitszeitgestaltung.
Entwicklung von Datenprodukten für Checkout, Bestellungen, Payments und Kundendaten. Mehrjährige Erfahrung im Data Engineering mit SQL und Python erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und mobiles Arbeiten.
Aufbau und Pflege von ETL-Pipelines für diverse Automotive-Projekte bei PROGNUM. Fundierte SQL- und Python-Kenntnisse erforderlich. Homeoffice, individuelle Zuschüsse.
Anbindung von Quellsystemen an den Data Hub mittels Change Data Capture und Custom Connector für führenden Food-Großhändler. Erfahrung mit Apache Kafka oder Confluent Cloud erforderlich. 30 Tage Urlaub, Urlaubs- und Weihnachtsgeld.
Entwicklung und Pflege von Datenpipelines und -verarbeitungsprozessen für datengetriebene Anwendungsfälle. Erste praktische Erfahrungen im Data Engineering erforderlich. Individuelle Fortbildungen und Coaching.
Automating data pipelines and delivering high-quality data products. Several years of experience with large data volumes and complex pipelines required. Work with Databricks, Snowflake, or BigQuery.
Building scalable data pipelines with SQL, Python, and dbt on Snowflake/Databricks. Strong Snowflake and SQL skills required. 30 vacation days, flexible hours.
Entwicklung skalierbarer Datenprodukte und ETL/ELT-Pipelines für Produkt-, Preis- und Bestandsdaten bei INTERSPORT Digital. Mehrjährige Erfahrung im Data Engineering mit SQL und Python erforderlich. Mobiles Arbeiten und flexible Arbeitszeiten.
Designing and implementing data pipelines on Databricks for future-focused businesses. Experience with ETL/ELT optimization and data modeling required. Collaboration with data scientists and analysts in a global engineering firm.
Building and optimizing ELT pipelines with Python and SQL for a leading business data platform. Cloud data engineering experience, including large-scale data systems, required. Hybrid work, flexible hours, and 30 days/year work abroad.
Gestaltung moderner Datenpipelines von ETL/ELT bis Data Mining für globalen Technologiekonzern. Überdurchschnittlich abgeschlossenes Bachelorstudium mit Master-Absicht erforderlich. Erste praktische Programmiererfahrung in Python oder TypeScript/Node.js.
Entwicklung und Betrieb von AWS-Datenpipelines mit S3, Redshift und Apache Airflow für Energielösungen. Mindestens drei Jahre Berufserfahrung im Data Engineering erforderlich. 52 Tage Homeoffice im Jahr, jährlicher Bonus.
Aufbau und Wartung von Data Pipelines für Shop-Performance-Analysen und Retail-Media-Reporting. Mindestens 5 Jahre Erfahrung mit SQL und Data-Transformation-Tools erforderlich. Cross-funktionale Zusammenarbeit mit Produkt-, Tech- und Retail-Media-Teams.
Entwicklung und Betreuung von Datenpipelines zur Integration großer Datenmengen aus diversen Quellsystemen. Aufbau und Weiterentwicklung der Dateninfrastruktur sowie Unterstützung bei der Implementierung moderner Datenarchitekturen. Abgeschlossenes Studium (Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Science) oder vergleichbar erforderlich. Leistungsabhängiger Bonus, flache Hierarchien.
Konzeption und Betrieb von Tracking-Setups für Web- und Produktdaten, Integration von Clickstream-Daten in die Data Platform. Mehrjährige Erfahrung im Data Engineering mit SQL, Python und Google Tag Manager erforderlich. Mobiles Arbeiten, flexible Arbeitszeiten.
Aufbau einer zentralen Datenplattform für die Stadtverwaltung Elmshorn, inklusive Datenpipelines und Infrastruktur. Abgeschlossenes Studium (Informatik, Wirtschaftsinformatik, Verwaltungsinformatik) erforderlich. Flexible Arbeitszeitmodelle und Homeoffice.
Aufbau skalierbarer Datenmodelle für personalisierte Customer Journeys und 360°-Kundensicht bei Online-Marketing-Dienstleister mit 1.800+ Mitarbeitenden. Mehrjährige Erfahrung im Data Engineering mit Marketing-Analytics-Kenntnissen erforderlich. Hybrides Arbeitsmodell mit Gleitzeit.
Building the data backbone for energy transition OS, integrating meter data and industrial streams into real-time dashboards. 3-5 years in data engineering, Python, SQL, and cloud infrastructure experience required. Wellpass membership, Deutschlandticket sponsorship.