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Data Engineer

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📊 Data Engineering: Gehälter und Nachfrage am Markt
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Beschreibung
Must-have technical skills AWS, SQL, PySpark, Apache Iceberg, dbt and Apache Airflow. Key Responsibilities • Build and maintain data pipelines using cloud technologies and distributed systems. • Work with data transformation frameworks and pipeline orchestration tools. • Manage large volumes of data and optimise data processing. • Design and implement effective tests, including unit, component, integration, end-to-end and performance tests. • Coach team members on coding practices, design principles and implementation patterns that produce high-quality, maintainable solutions. • Manage stakeholders and prioritise work effectively across multiple workstreams. Requirements • Formal training or certification in data engineering concepts, together with applied experience. • Recent hands-on professional experience as a data engineer. • Experience coding in a recent version of Python. • Hands-on experience with AWS, SQL, PySpark, Apache Iceberg, dbt and Apache Airflow. • Experience with cloud technologies and distributed systems. • Experience with data transformation frameworks and data pipeline orchestration tools. • Experience managing large volumes of data and optimising data processing. • Understanding of event-based architecture, data streaming and messaging frameworks. • Experience designing and implementing effective software tests.
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