Auf einen Blick
Data Engineer mit Fokus auf Programmierung: Du entwickelst skalierbare ETL/ELT-Pipelines mit Spark, Python und SQL, implementierst Datenmodelle und orchestrierst Workflows in anspruchsvollen Kundenprojekten.
💰 €68.000–95.000/Jahr
📊 Mid-Level
🕒 Vollzeit
🌍 Hybrid
🗺️ EMEA
- Mehrere Jahre ETL/ELT-Pipeline-Entwicklung
- Expertenniveau in SQL und Spark/PySpark
- Erfahrung mit Airflow/Orchestrierung
- Snowflake oder Databricks Erfahrung
Python
Spark
PySpark
SQL
ETL/ELT
Airflow
dbt
Snowflake
✅ Geeignet für
- Python/SQL-Profis, die Datenarchitektur lieben
- Entwickler, die zu Data Engineering wechseln möchten
- Analytiker mit Programmier-Leidenschaft
🚫 Weniger geeignet
- Pure Data Scientists ohne Pipeline-Erfahrung
- BI-Tools-Fokussierte ohne Programmierung
- Anfänger ohne Python/SQL-Expertise
💡 Gut zu wissen
- Consulting-Umfeld bedeutet ständig neue Technologie-Stacks
- Datenmodellierung ist nicht optional; theoretisches Wissen erforderlich
- Zusammenarbeit mit Data Scientists und Analysten ist alltäglich
- Qualität (Testing, Dokumentation) ist zentral, nicht peripherär
Über das Unternehmen
Haeger Consulting ist ein Consultingunternehmen mit Fokus auf Datenarchitektur, Datenpipelines und Analytics.
Deine Aufgaben
- Entwicklung skalierbare ETL/ELT-Datenpipelines für Batch- und Streaming-Verarbeitung
- Arbeit mit Spark/PySpark, Python und SQL
- Implementierung von Datenmodellen nach Kimball, Data Vault oder Lakehouse-Prinzipien
- Transformation, Normalisierung und Denormalisierung von Daten aus verschiedenen Quellsystemen
- Orchestrierung von Datenpipelines mit Airflow oder vergleichbaren Tools
- Arbeit mit Databricks, Snowflake oder ähnlichen Plattformen
- Unterstützung von Datenanalyse- und Machine-Learning-Pipelines
- Sicherstellung der Qualität durch Testing, Dokumentation und CI/CD
Deine Voraussetzungen
- Mehrjährige Berufserfahrung mit den genannten Themen
- Sehr gute SQL-Kenntnisse
- Sehr gute Kenntnisse in Spark/PySpark
- Sichere Arbeit mit Python
- Erfahrung mit dbt und Airflow oder vergleichbaren Orchestrierungstools
- Sicherer Umgang mit Snowflake und/oder Databricks
- Erfahrung in Datenmodellierung (dimensionale Modellierung, Data Vault, Normalisierung)
- Analytisches Denken und Freude an komplexen Datenproblemen
- Selbstorganisierte Arbeitsweise in mehreren Kundenprojekten
- Lust auf Consulting und wechselnde Projekte
- Offene und konstruktive Kommunikation mit Freude an Feedback
Benefits
- Innovative Kundenprojekte im kreativen Umfeld
- Agile und flexible Arbeitsweise
- Flexible Arbeitszeiten und Homeoffice-Option
- Gestaltungsspielraum im Data-Bereich
- Wissenstransfer und persönliche Entwicklung
- Offenes und kollegiales Umfeld
- Vielfalt und Inklusionskultur
- Attraktive Benefits und Mitarbeiterevents