Data Engineer

Overview In dieser Rolle gestalten, bauen und betreuen Sie skalierbare Data-Pipelines im Azure-Ökosystem, um Daten über Bronze-, Silber- und Gold-Schichten hinweg zu bewegen. Sie arbeiten als technischer Lead in Data Engineering, fördern Best Practices in Modellierung, Pipeline-Design und Plattform-Optimierung. Die Position unterstützt Analytics, Reporting und downstream Anwendungen durch hochwertige, governance-gesteuerte Datenflüsse. Sie arbeiten eng mit Analyse- und Produktteams zusammen und tragen zur datengetriebenen Transformation des Unternehmens bei. Nutzen Sie Ihre Expertise, um eine moderne, medallion-basierte Architektur zu implementieren und messbare Impact zu liefern. ResponsibilitiesEntwicklung und Wartung von End-to-End-Datenpipelines zur Ingestion in Azure-DatenplattformenAufbau und Verwaltung von Integrationsprozessen mit Azure Data Factory, Azure Data Lake und/oder Azure SynapseImplementierung der Medallion-Architektur (bronze/silver/gold) für Datenbereinigung und -nutzungTransformation roher Daten zu sauberen, validierten Datensätzen für AnalyticsModellierung und Optimierung von Transformationslogik für Leistung und SkalierbarkeitDatenintegration aus APIs, SaaS-Plattformen, Datenbanken und DrittanbietersystemenGewährleistung von Datenqualität, Konsistenz und Integrität über alle Pipeline-StufenÜberwachung, Alarmierung und Logging von Pipeline-Performance und FehlernZusammenarbeit mit Datenanalysten, Data Scientists und Produktteams zur Unterstützung von Reporting und AnalyticsWartung und Optimierung von Speichersystemen (z. B. Azure Data Lake, Synapse) für Kosten- und Performance-EffizienzBest Practices für Versionskontrolle, CI/CD und Deployment von DatenpipelinesDokumentation von Datenflüssen, Transformationen und Systemabhängigkeiten Key requirements3+ Jahre Erfahrung in Data Engineering, ETL/ELT-Entwicklung oder DatenintegrationHands-on-Erfahrung beim Bau und Betrieb produktionsreifer DatenpipelinesErfahrung mit Cloud-Datenplattformen, bevorzugt AzureZusammenarbeit und TeamfähigkeitProblem-solving und TroubleshootingKommunikationsstärke und Fähigkeit, mit Fachbereichen zu agierenSQL und DatenumformungAzure Data Factory, Azure Data Lake, Synapse AnalyticsETL/ELT-Pipeline-Design und Orchestrierung