Konzeption und Umsetzung von Datenplattformen und Pipelines für Banken und Fondsgesellschaften. Mindestens drei Jahre Data Engineering Erfahrung mit ETL-Frameworks und Hyperscaler-Kenntnissen erforderlich. Cofinpro-e-Car oder e-Roller, Kinderbetreuungszuschuss, Sabbatical-Optionen.
Entwicklung moderner Datenplattformen und Datenpipelines für Analytics und KI-Anwendungen in Kundenprojekten. Praxiserfahrung im Data Engineering mit SQL und Python/Scala/Java erforderlich. Gestaltungsspielraum und fachliche Weiterentwicklung.
Entwicklung skalierbarer ETL-/ELT-Prozesse und Datenpipelines auf Databricks in Azure für Lakehouse-Architekturen. Mehrjährige Projekterfahrung im Aufbau von Datenplattformen erforderlich. Technologieübergreifende Weiterentwicklung, flexible Arbeitszeiten.
Entwicklung von End-to-End-Datenprodukten und modernen Datenpipelines mit Cloud-Technologien (GCP) für Handelskonzern. Erfahrung mit SQL, Python, Spark und Terraform erforderlich. Urlaubsgeld und Weihnachtsgeld.
Entwicklung und Betrieb skalierbarer Big-Data-Pipelines in Cloud-Umgebungen für EY, ein globales Netzwerk mit 400.000 Mitarbeitenden. Erfahrung mit Datenmodellierung und verteilten Systemen erforderlich. Flexibles und inklusives Arbeitsumfeld.
Aufbau von Cloud-Datenplattformen für Kunden im AI & Data Consulting. Mindestens 3 Jahre Erfahrung mit Azure, AWS, GCP, Databricks oder Snowflake erforderlich. Mobile Working und Sabbaticals möglich.
Entwicklung automatisierter ETL/ELT-Prozesse auf Databricks für internationale Automotive- und Manufacturing-Kunden. Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung in Python und SQL erforderlich. Eigenverantwortliche (Teil-)Projektleitung.
Aufbau und Betrieb von Datenplattformen und Pipelines für KI-gestützte Transformationen. Mehrjährige Erfahrung mit Cloud-Datenplattformen (AWS, Azure, GCP, Databricks, Snowflake) und Modern Data Stack (dbt, Airflow) erforderlich. Mobiles Arbeiten, flexible Arbeitszeitmodelle.
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Konzeption und Implementierung skalierbarer Cloud-Datenplattformen für Analytics, KI und Automatisierung mit Fokus auf Lakehouse-Architekturen. Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Entwicklung und im Betrieb von Cloud-Datenplattformen (Azure, AWS, Databricks) erforderlich. Firmenwagen auch zur Privatnutzung, mobiles Arbeiten möglich.
Building cloud-based Enterprise Data Platform for insurance, migrating DW and integrating data models. Databricks expertise and CI/CD pipeline experience required. Work abroad option for 30 days/year in Europe.
Entwicklung von Data Pipelines in Microsoft Fabric für Analytics, BI und KI-Anwendungen bei Datenlösungsanbieter. Erfahrung mit Microsoft Fabric oder Azure-Datenplattform-Komponenten sowie PySpark/SQL-Kenntnisse erforderlich. 6 Wochen Urlaub, Mitarbeiter-Beteiligungsprogramm, kostenlose Urban Sports Club Mitgliedschaft.
Konzeption und Implementierung skalierbarer Datenplattformen auf Azure und GCP. Mindestens drei Jahre Erfahrung mit Cloud Data Services und Datenarchitektur erforderlich. EU Remote Working, Weiterbildung an der Deloitte University.
Building scalable data pipelines and transforming large datasets on cloud platforms like Azure. 2+ years of data engineering experience with Spark and Python required. Work from home up to 20 days/year in the EU.
Building scalable data platforms and pipelines on Google Cloud for restaurant digitization. Python and SQL proficiency required. Private pension scheme, JobRad, and on-campus gym.
Weiterentwicklung einer cloud-basierten Datenplattform mit Azure, Snowflake, dbt und Airflow. Studium (Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Engineering) oder vergleichbar erforderlich. 30 Tage Urlaub, 24.12. und 31.12. frei.
Konzeption robuster, produktionsreifer AI-Architekturen und Entwicklung von Datenpipelines für ML-Modelle. Mindestens 3 Jahre Erfahrung im Data/Cloud Engineering und 2 Jahre im ML/AI-Bereich erforderlich. Fokus auf skalierbare Systeme und Integration in Cloud-Landschaften.
Weiterentwicklung und Optimierung des Data Warehouse Betriebs für einen Systembaukasten-Anbieter mit 4.500+ Komponenten. Entwicklung datengetriebener Lösungen mit Python und Microsoft Fabric erforderlich. Homeoffice möglich, Zuschuss für JobTicket.
Aufbau des Datenfundaments für digitale Gesundheitsmarke, Anbindung von Quellsystemen und Modellierung eines Data Warehouse in Google BigQuery. Mindestens 3–5 Jahre Erfahrung als Data Engineer mit Google Cloud und BigQuery erforderlich. 30 Tage Urlaub, betriebliche Altersvorsorge und Zugang zu mentaler Gesundheit.
Entwicklung modularer Datenprodukte auf GCP mit Snowflake, Kafka und dbt. Erfahrung im Aufbau moderner Data-Pipelines erforderlich. Urlaubs- und Weihnachtsgeld sowie vergünstigtes Deutschlandticket.
Gestaltung von Datenaufnahme in Azure Data Factory, Datenmodellierung mit dbt und Bereitstellung in Snowflake für Premium-Kochprodukte. 3-4 Jahre Berufserfahrung im Data Engineering, davon 1 Jahr in Cloud-Umgebung, erforderlich. Mobiles Arbeiten, flexible Arbeitszeiten und Betriebskindergarten.
Designing and implementing scalable data pipelines and AI platform solutions for international clients. Software engineering background with database/SQL or Python knowledge required. Workation up to 4 weeks/year in EU, company health insurance.
Building and optimizing scalable data pipelines for a global job platform. 3+ years of Data Engineering experience and advanced SQL skills required. Hybrid work, 30 days holidays, and company pension.
Gestaltung, Entwicklung und Betrieb skalierbarer Cloud-Datenplattformen mit Infrastructure-as-Code und CI/CD-Pipelines. Mindestens drei Jahre Erfahrung im Cloud-Plattform-Engineering erforderlich. EU Remote Working, Weiterbildung an der Deloitte University.
Beratung von Kunden zur Wertschöpfung aus Datenbeständen in der BI-Beratung, Entwicklung von Lösungen auf der Snowflake-Plattform. Datenmodellierungskenntnisse und praktische Erfahrung mit 2+ Snowflake Ecosystem Tools erforderlich. Workation inklusive Reisebudget.
Konzeption und Umsetzung von Datenplattformen (Microsoft Fabric, Azure, SQL) für IT-Zukunftsprojekte. Mindestens 5 Jahre Erfahrung in Datenprojekten mit SQL oder Python erforderlich. Steuerfreies monatliches Guthaben, iPhone Diensthandy.
Designing and implementing Big Data solutions with Spark and Scala on AWS. Big Data expertise and JVM language focus required. 30 days vacation, 4-day week possible.
Entwicklung und Umsetzung moderner Datenlösungen für den öffentlichen Sektor, inklusive KI- und GenAI-Tools. Erfahrung mit Datenplattformen und Open-Source-Ökosystemen erforderlich. Mobiles Arbeiten und Jobfahrrad-Programm.
Anwendung von Databricks-Expertise in Kundenprojekten für Data Intelligence, Datenintegration und AI Engineering. Mindestens 1 Jahr Erfahrung in Data/AI Engineering oder Datenplattformen erforderlich. Individuelle Qualifikationsangebote und Trainings.
Erweiterung von Data Pipelines mit Airflow, dbt und Kafka für einen Technologieanbieter. Kenntnisse in Python und SQL erforderlich. Intensives Onboarding-Programm mit Schulungen.
Beratung und Konzeption von ETL-Strecken im Microsoft Fabric für Wohlfahrt, Kirche und Gesundheitswesen. Langjährige ETL-Entwicklungserfahrung mit Python erforderlich. Individuelle Arbeitsplatzkonzepte und wertschätzendes Miteinander.