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ZFA / Dental Assistant
Avomind · 📍 Berlin | Germany · 🕒 vor 6 Tagen
📊 Mid
A
Data Engineer (m/f/d)
Auf einen Blick
Data Engineer für Consulting-Unternehmen in München. Designen und baue skalierbare ETL-Pipelines, Cloud-Infrastrukturen und Data-Warehouses für digitale Transformation.
💰 ~€60.000–90.000/Jahr (geschätzt)
📊 Mid-Level
🕒 Vollzeit
🌍 Hybrid
🗺️ EMEA
- Python & SQL Kenntnisse
- ETL-Pipeline-Erfahrung
- Cloud-Plattformen (Azure/AWS/GCP)
Python
SQL
ETL/ELT
Docker
Airflow
Gehalt geschätzt anhand Data Engineer in München, Mid-Level 65–85k EUR. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- Entwickler mit ETL-Tiefgang
- Cloud-Interessierte mit Python-Skills
- Menschen, die Infrastruktur lieben
🚫 Weniger geeignet
- Junior Entwickler ohne Pipeline-Erfahrung
- Kandidaten ohne Cloud-Erfahrung
- Personen, die nur Data Science wollen
💡 Gut zu wissen
- München ist teuer: Gehalt sollte Cost-of-Living berücksichtigen
- Hybrid bedeutet teilweise Präsenz in Munich erforderlich
- Data Quality ist nicht optional: Expect hohe Standards für Observability
Über das Unternehmen
Der Auftraggeber ist ein Consulting- und Technologie-Unternehmen mit 30+ Jahren Lieferexzellenz. Das Unternehmen kombiniert die Stabilität einer globalen Gruppe mit der Agilität eines Startup-Teams in München. Fokus liegt auf AI und GenAI für deutsche Mittelstand-Unternehmen, besonders Machine- und Equipment Builders, Engineering Companies und industrielle Innovatoren.
Deine Aufgaben
- Skalierbare Data Pipelines und Architekturen designen, bauen und optimieren
- ETL/ELT Prozesse entwickeln und warten für Datenqualität und Performance
- Cloud-Infrastrukturen (Azure, AWS, GCP) übernehmen und kontinuierlich verbessern
- Docker und Workflow-Tools (Airflow) nutzen für robuste, automatisierte Systeme
- End-to-End-Daten-Lösungen entwickeln: Ingestion bis Deployment
- Data Lakes, Data Warehouses und Streaming-Technologien (Kafka, Kinesis) verwenden
- Distributed Processing Systems (Spark, Snowflake, Databricks) nutzen
- Data Quality und Observability als integralen Bestandteil sicherstellen
Deine Voraussetzungen
- Akademischer Abschluss (mit guten Noten) in Computer Science, Data Engineering, Mathematics, Physics oder verwandtem Feld
- Starke Erfahrung mit Python und SQL als Kernwerkzeugen
- Hands-On-Erfahrung mit ETL/ELT Pipeline-Entwicklung
- Cloud-Erfahrung (vorzugsweise Azure, alternativ AWS oder GCP)
- Docker und Airflow Vertrautheit
- Infrastructure as Code Erfahrung (z.B. Terraform)
- Verständnis für Data Lakes, Data Warehouses, Streaming
- Fließend Englisch, regionale Sprachen von Vorteil
Benefits
- Digitale Zukunft mitgestalten in hochmotiviertem Team
- Attraktive Vergütung, Sales-Success-Beteiligung, Investitionsmöglichkeiten
- Digital Leaders of Tomorrow Programm
- Flexible und Hybrid-Arbeitsmodelle in Munich, London, Amsterdam, Milan, Berlin
- Regelmäßige Teamevenings, Fitness-Partnerschaften, Mobility-Allowance