Dateningenieur in SQRD.tech

Als Data Engineer spielen Sie eine entscheidende Rolle bei der Stärkung der Data & Analytics-Abteilung des Kunden und bieten zahlreiche Möglichkeiten, Ihre Karriere voranzutreiben und Ihr Datenwissen zu vertiefen. Sie arbeiten in einer dynamischen und integrativen Teamumgebung zusammen und arbeiten eng mit einer Vielzahl von Interessengruppen zusammen, darunter Scrum Master, Product Owner, Business Intelligence Architect, Datenanalysten und Geschäftspartner. Diese Rolle bietet die Möglichkeit, Ihre täglichen Aufgaben innovativ zu gestalten und zu gestalten innerhalb einer pflegenden, fleißigen und zukunftsorientierten Kultur, die Langlebigkeit schätzt. In diesem Umfeld ergeben sich ganz natürlich Wachstumschancen. Hauptaufgaben: - Entwickeln und pflegen Sie Datenpipelines innerhalb der AWS-basierten Datenplattform der Bank. - Automatisieren Sie Prozesse, einschließlich CI/CD-Pipelines, Tests und Datenqualitätssicherung. - Übersetzen Sie Designs und Anforderungen in Effizienter, leistungsstarker und wiederverwendbarer Code. - Wenden Sie analytisches Denken an, um Trends zu erkennen und komplexe Probleme anzugehen. - Tragen Sie aktiv zum Lösungsdesignprozess bei und geben Sie proaktive Empfehlungen. - Stellen Sie als Teil des Teams, das DevOps-Prinzipien befolgt, die erfolgreiche Entwicklung sicher. Testen, Bereitstellen und Warten von Lösungen. Kandidatenprofil: – Verfügen über solide Grundlagen in Datentechnologien, nachgewiesen durch praktische Erfahrung in relationalen Datenbanken und Big-Data-Umgebungen (z. B. S3, Python, IAM, AWS Glue, AWS Athena, Spark, Redshift). , Airflow usw.).- Erfahrung im Aufbau von Datalakes, Data Warehouses oder Datamarts innerhalb von AWS.- Fähig, spezifische Anforderungen oder Herausforderungen zu erkennen und geeignete Data-Engineering-Techniken anzuwenden.- Erfahren in der Verwaltung komplexer Datensätze, mit Schwerpunkt auf Datenintegrität und Qualitätssicherung.- Beherrscht die englische Kommunikation (schriftlich und mündlich).Bevorzugte Qualifikationen:- Vertrautheit mit Datenmodellierung, insbesondere für Data Warehouses.- Kenntnisse in Infrastructure as Code (IaC) und CI/CD-Pipelines.- Vorherige Erfahrung in der Arbeit innerhalb DevOps-Teams.- Vertrautheit mit den aktuellen Datenplattformtechnologien des Kunden (Oracle RDBMS und Informatica).- Erfahrung und Verständnis für agile Frameworks, vorzugsweise SAFe.- Hintergrund im Finanz- oder Bankensektor.