Data Engineer (m/w/d) - Datenbankentwicklung/BI, Ingenieur
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Summary
Consulting-firm data engineer who drives client data projects: building data warehouses, ETL pipelines, data models, CI/CD, and deploying ML models to cloud systems while working directly with customers. Core stack: Python and SQL with dbt, Google Cloud Platform (BigQuery, Dataflow), Docker/Kubernetes, and BI tools like Tableau and PowerBI.
Als Data Engineer treibst Du gemeinsam mit Deinem Projekt-Team herausfordernde Datenprojekte voran. Du entwickelst Data Infrastrukturen und arbeitest sofort auf realen Daten und kritischen Problemen unserer Kunden. Typische Beispiele sind die Entwicklung von Data Warehouses, Data Pipelines, (Reverse)ETL-Prozessen. Auf Augenhöhe arbeitest Du fachübergreifend gemeinsam mit unseren Kunden.
Folgende Tätigkeiten liegen in Deinem Aufgabenbereich:
Entwicklung von technischen Lösungen für fachliche Herausforderungen unserer Kunden
Aufbau von ETL-Prozessen, Data Warehouses und Datenmodellen
Deployment von Machine Learning Modellen
Aufbau von CI/CD Prozessen
Entwicklung von Schnittstellen zu operativen Systemen
Deployment in Cloud-Systemen und Begleitung von Praxis-Tests
Bei uns bist Du richtig, wenn Du wissbegierig bist und Lust hast, Dich als Data Engineer anspruchsvollen Problemen zu stellen und innovative Lösungen zu entwickeln.
Wir sind kein Fan von starren Profilen. Um Dir trotzdem eine Idee zu geben, hier einige Skills, die Deine zukünftigen Kolleg*innen häufig mitbringen:
Studium oder Promotion in einer quantitativen Fachrichtung, z.B. Informatik, Mathematik, Physik oder Data Science
Analytische Fähigkeiten, Denken in Daten und Strukturen
Erfahrung in Python oder anderen Programmiersprachen
Erfahrung in Cloud-Plattformen
Unternehmerische Denkweise
Fließende Deutschkenntnisse
Unser Tech Stack: Hier findest Du einige der Technologien, mit denen Du nach Deinen ersten Projekten bei SCHICKLER in Berührung gekommen sein wirst:
Programmiersprachen: Python, R, JavaScript, SQL
ETL / Data-Modeling: dbt, Google Dataflow, Pandas
Deployment: Docker, Google Kubernetes Engines, CI / CD
Cloud Plattformen: Google Cloud Platform, Amazon Web Services
Datenbanken: BigQuery, Google Firestore
Datenvisualisierung: Tableau, PowerBI, Plotly, Matplotlib, Google Data Studio
Machine Learning: SciKit, xgboost, NLTK / spaCy, Keras, PyTorch, Prophet
Folgende Tätigkeiten liegen in Deinem Aufgabenbereich:
Entwicklung von technischen Lösungen für fachliche Herausforderungen unserer Kunden
Aufbau von ETL-Prozessen, Data Warehouses und Datenmodellen
Deployment von Machine Learning Modellen
Aufbau von CI/CD Prozessen
Entwicklung von Schnittstellen zu operativen Systemen
Deployment in Cloud-Systemen und Begleitung von Praxis-Tests
Bei uns bist Du richtig, wenn Du wissbegierig bist und Lust hast, Dich als Data Engineer anspruchsvollen Problemen zu stellen und innovative Lösungen zu entwickeln.
Wir sind kein Fan von starren Profilen. Um Dir trotzdem eine Idee zu geben, hier einige Skills, die Deine zukünftigen Kolleg*innen häufig mitbringen:
Studium oder Promotion in einer quantitativen Fachrichtung, z.B. Informatik, Mathematik, Physik oder Data Science
Analytische Fähigkeiten, Denken in Daten und Strukturen
Erfahrung in Python oder anderen Programmiersprachen
Erfahrung in Cloud-Plattformen
Unternehmerische Denkweise
Fließende Deutschkenntnisse
Unser Tech Stack: Hier findest Du einige der Technologien, mit denen Du nach Deinen ersten Projekten bei SCHICKLER in Berührung gekommen sein wirst:
Programmiersprachen: Python, R, JavaScript, SQL
ETL / Data-Modeling: dbt, Google Dataflow, Pandas
Deployment: Docker, Google Kubernetes Engines, CI / CD
Cloud Plattformen: Google Cloud Platform, Amazon Web Services
Datenbanken: BigQuery, Google Firestore
Datenvisualisierung: Tableau, PowerBI, Plotly, Matplotlib, Google Data Studio
Machine Learning: SciKit, xgboost, NLTK / spaCy, Keras, PyTorch, Prophet