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Data Engineer
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📊 Data Engineering: Gehälter und Nachfrage am MarktDetails
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- Vollzeit
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- ab 4 Jahren
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- B2, erforderlich
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- Design, develop, and maintain scalable ETL/ELT pipelines
- Build and optimize data processing solutions using Python and Apache Spark
- Develop and support real-time data streaming applications using Kafka
- Design and implement enterprise data solutions leveraging Snowflake
- Build cloud-native data architectures and services on AWS
- Ensure data quality, reliability, scalability, and performance across the data ecosystem
- Troubleshoot, monitor, and optimize production data pipelines
- Participate in technical discussions, code reviews, and engineering best practice initiatives
- Collaborate with cross-functional teams to support data-driven business initiatives
- 4+ years of professional experience as a Data Engineer
- Strong experience with Python development
- Hands-on experience with Apache Spark
- Strong knowledge of Snowflake
- Experience building and maintaining ETL/ELT pipelines
- Experience with Apache Kafka and event-driven architectures
- Experience working with AWS cloud services
- Understanding of data modeling and data warehousing concepts
- Strong analytical, problem-solving, and communication skills
- Ability to work effectively in distributed teams
- Upper-Intermediate English level or higher
WILL BE A PLUS:
- Experience with large-scale E-commerce platforms
- Familiarity with real-time analytics systems
- Knowledge of infrastructure automation and CI/CD practices
- Experience optimizing high-volume data processing pipelines
- Understanding of distributed systems concepts
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Quelle: HimalayasAuf Himalayas ansehen →
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