Auf einen Blick
Senior Data Engineer für Google Cloud Consulting. ETL/ELT, Data Warehousing, Spark, BigQuery/Snowflake, Airflow, dbt. 5+ Jahre erforderlich. 6 Monate Vertrag mit Verlängerungsoption.
💰 ~$150–210/h (geschätzt)
📊 Senior
🕒 Contract
🌍 Remote
🗺️ EMEA
- 5+ Jahre Data Engineering
- Python oder JVM-Sprache
- BigQuery oder Snowflake
- Production Data Pipeline Erfahrung
Python
SQL
BigQuery
Snowflake
Airflow
dbt
Gehalt geschätzt anhand Senior Data Engineer, Google Cloud Consulting, Europe. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- Senior Data Engineers mit Cloud Data Warehouse Erfahrung
- Data Platform Engineers
- Menschen, die mit Google Cloud arbeiten möchten
🚫 Weniger geeignet
- Junior Data Engineers
- Nur Relational DB Erfahrung
- Keine Distributed Data Processing
💡 Gut zu wissen
- 6 Monate Vertrag mit Verlängerungsoption
- EMEA Remote
- Google Cloud fokussiert
Über das Unternehmen
Zencore ist ein schnell wachsendes Unternehmen, das von ehemaligen Google Cloud Führungspersonen gegründet wurde. Das Unternehmen hilft Kunden bei der Google Cloud Migration mit Fokus auf Daten- und Anwendungsmodernisierung. Zencore arbeitet kollaborativ mit Kunden zusammen als vertrauensvoller Berater für ihre Google Cloud Journey.
Deine Aufgaben
- Arbeite mit innovativen Unternehmen an ihrer Cloud Transformation
- Sei Vertrauensberater für Daten-Engineering auf Google Cloud
- Decke großes Spektrum von ETL/ELT, Data Warehousing, Distributed Data Processing, Streaming Data Systemen ab
- Entwickle Lösungen für Datenmodernisierung und Optimierung
- Arbeite mit der breiten Landschaft der Daten-Engineering-Tools
Deine Voraussetzungen
- 5+ Jahre Erfahrung als Data Engineer
- Starke Python- oder JVM-Sprachenkenntnisse (Java, Scala)
- Advanced SQL und Relational Database Experience
- Erfahrung mit Cloud Data Warehouses (BigQuery oder Snowflake)
- Production Cloud Data Platform Erfahrung
- GCP Native Data Toolset Erfahrung bevorzugt
- ETL/ELT Pipeline Erfahrung mit großen Datenmengen
- dbt oder Airbyte Erfahrung bevorzugt
- Spark oder Hadoop Production Anwendungen
- Workload Scheduling/Orchestration (Apache Airflow, Cloud Composer)
