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Senior Laravel Developer
Proxify · 📍 Global · 🕒 vor 3 Tagen
📊 Senior
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Senior Data Engineer (Python)
Auf einen Blick
Senior Data Engineer mit Python-Expertise gesucht, um skalierbare ELT/ETL-Pipelines mit dbt, Snowflake/BigQuery und Airflow zu architektieren. Fokus auf DataOps und Datenintegrität im Proxify-Netzwerk.
💰 ~€70.000–105.000/Jahr (geschätzt)
📊 Senior
🕒 Vollzeit
🌍 Remote
🗺️ EMEA
- 5+ Jahre Datenverarbeitung mit Python
- Tiefe dbt-Erfahrung für ELT-Pipelines
- Snowflake, BigQuery oder Redshift Expertise
- Airflow, Prefect oder Dagster Orchestrierung
Python
dbt
SQL
Airflow
Snowflake
BigQuery
AWS Redshift
PySpark
Gehalt geschätzt anhand Senior Data Engineer, 5+ Jahre, komplexe Pipeline-Architekturen, Proxify-Netzwerk, typischerweise EUR 70-105k/Jahr. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- Data Engineers mit Python-Fokus und dbt-Expertise
- Professionelle mit Warehouse-Optimierungserfahrung (Snowflake, BigQuery)
- Kandidaten, die an skalierbare, produktive DataOps arbeiten möchten
🚫 Weniger geeignet
- Data Analysts oder BI-Spezialisten ohne Pipeline-Engineering
- Junior-Entwickler ohne 5+ Jahre Erfahrung
- Kandidaten mit nur SQL-Fokus ohne Python-Hintergrund
💡 Gut zu wissen
- Contractor/Freelance-Modell mit konsistenten 8-Stunden-Arbeitstagen
- Client-Anfragen verlangen englische Fachkommunikation
- CET-Zeitzone wird erwartet, aber nicht strikt erzwungen wie bei Backend-Rolle
Über das Unternehmen
Proxify verbindet talentierte Entwickler weltweit mit Chancen, die sie verdienen. Die Plattform arbeitet erfolgreich mit über 1.200 zufriedenen Kunden zusammen und wird von über 5.000 talentierten Entwicklern vertraut. Mit Ratings von 4,5/5 auf Glassdoor und 4,8/5 auf Trustpilot bietet Proxify eine sichere, wertschätzende Remote-Arbeitsumgebung.
Deine Aufgaben
- Skalierbare, automatisierte ELT/ETL-Pipelines bauen und warten, die eine "Single Source of Truth" für die Organisation bieten
- Rigorose automatisierte Tests und Überwachung implementieren, um Datenintegrität zu gewährleisten
- Warehouse-Speicher und Compute-Kosten optimieren und Latenz reduzieren
- Mit Datenwissenschaftlern und Product Managern zusammenarbeiten, um geschäftliche Anforderungen in technische Datenmodelle zu übersetzen
- DataOps-Kultur im Team fördern durch Code-Reviews und Best-Practices-Sharing
Deine Voraussetzungen
- 5+ Jahre Erfahrung beim Aufbau komplexer Datenverarbeitungsanwendungen mit Python (Pandas, PySpark oder Dask)
- Fortgeschrittene SQL-Fähigkeiten für komplexe Transformationen, Window Functions und Query-Optimierung in Cloud-Warehouses
- Tiefe Erfahrung mit dbt (Data Build Tool) für T in ELT
- Bewährte Erfahrung mit Apache Airflow, Prefect oder Dagster für komplexe Abhängigkeitsgraphen
- Hands-on-Erfahrung mit Snowflake, BigQuery oder AWS Redshift
- Solides Verständnis von Dimensional Modeling und Data Vault 2.0
- Erfahrung mit Git, Docker und CI/CD für Datenpipelines
- Optionale Niche-Skills: Kafka/Flink für Echtzeit-Pipelines, Data Contracts, Vector Databases, Terraform
Benefits
- Pünktliche monatliche Zahlungen mit flexiblen Abhebungsoptionen
- Konsistente 8-Stunden-Arbeitstage mit harmonischer Work-Life-Balance
- Bis zu 24 Flex-Tage pro Jahr ohne Lohnverlust
- Karrierefördernde Positionen bei weltweit führenden Unternehmen
- Hand-picked Gelegenheiten ohne typische Recruitment-Hürden
- Ein reibungsloser Contractor-Prozess mit unbegrenzten Möglichkeiten