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BI Engineer
Accepted Ltd · 📍 Athens | Attica | Greece · 🕒 vor 6 Tagen
📊 Lead
A
Data Engineer
Auf einen Blick
Accepted sucht einen Data Engineer mit 3+ Jahren ETL & Data Warehouse Erfahrung für Hybrid-Setting in Athen. Rolle erfordert Python, SQL und moderne Datenmodellierung mit Cloud-Plattformen.
💰 ~€40.000–55.000/Jahr (geschätzt)
📊 Mid-Level
🕒 Vollzeit
🌍 Hybrid
🗺️ EMEA
- 3+ Jahre ETL & Data Warehouse Erfahrung
- Python und PySpark Proficiency
- Modern Data Warehousing Expertise (Kimball/Inmon/Data Vault)
- Cloud Platform und SQL Server Kenntnisse
Python
PySpark
SQL
ETL
Data Warehousing
Azure
Airflow
Data Modeling
Gehalt geschätzt anhand Mid-Level Data Engineer mit 3+ Jahren ETL/DW und Python/PySpark in Athens. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- Data Engineer mit Python und SQL Expertise
- ETL/DW Spezialisten
- Analytics-fokussierte Backend Developer
🚫 Weniger geeignet
- Junior ohne 3+ Jahren Data Engineering
- Analytiker ohne Development Background
- Profis ohne Modern Data Warehouse Kenntnisse
💡 Gut zu wissen
- 3+ Jahre ETL/Data Warehouse erforderlich
- Kimball/Inmon/Data Vault 2.0 Kenntnisse sind wichtig
- Python, SQL und Cloud Platform (Azure/Databricks) sind Kern
- Hybrid-Setting in Athen
Über das Unternehmen
Accepted ist ein Software- und Digital Transformation Services Unternehmen mit 20+ Jahren Engineering Excellence. Das Unternehmen baut Outcome-driven Lösungen für Finance, Energy, Gaming, Telco und weitere Branchen in einem hybriden Setting in Athen.
Deine Aufgaben
- Designiere, entwickle und warte Data Pipelines für effiziente und zuverlässige Data Processing
- Implementiere und optimiere Data Models, Data Storage und Data Integration Solutions
- Führe Data Profiling, Data Cleansing und Data Transformation durch
- Monitore und troubleshoot Data Pipelines für Issue Resolution
Deine Voraussetzungen
- Proficiency in Programmiersprachen mit Data Analytics Fokus (idealerweise Python & PySpark)
- Minimum 3 Jahre professionelle Development Erfahrung in SQL, ETL & DW
- Expertise in Modern Data Warehousing Techniken (Kimbal/Inmon Data Modeling, Data Vault 2.0)
- Practical Knowledge mit Cloud Platform (z.B. Azure, Databricks)
- Solides Verständnis von Microsoft Business Intelligence Solutions (SQL Server, SSIS, SSAS, Azure Data Factory, Power BI)
- Erfahrung mit Workflow/Orchestration Engine (z.B. Airflow, Prefect, Dagster)
- Git oder andere Version Control Tools Vertrautheit
- Degree in Computer Science oder verwandt