Data Engineer(m/w/x)

Description

In dieser Rolle bist du verantwortlich für den Aufbau und die Weiterentwicklung einer modernen Data Lake Architektur. Du designst skalierbare ETL/ELT-Pipelines und implementierst ein umfassendes Game Analytics System, während du eng mit verschiedenen Teams zusammenarbeitest, um Datenanalysen und Reports bereitzustellen.

Requirements

• •Abgeschlossenes Informatikstudium oder vergleichbare Qualifikation
• •Mindestens 3-4 Jahre Berufserfahrung im Bereich Data Engineering oder verwandten Bereichen
• •Exzellente Kenntnisse in Python (pandas, pyarrow, boto3)
• •Fundierte Erfahrung mit Cloud-Plattformen (idealerweise AWS) und modernen Data Lake Technologien
• •Erfahrung mit Message Queues (RabbitMQ) und Workflow-Orchestrierung (Airflow, ähnliche Tools)
• •Kenntnisse in spaltenorientierten Dateiformaten (Parquet) und modernen Table Formats (Apache Iceberg, Delta Lake)
• •Erfahrung mit dbt, Spark oder vergleichbaren Data Transformation Tools und der Visualisierung mit Tableau oder Metabase
• •Gutes Verständnis für Datenmodellierung, Partitionierungsstrategien und Performance-Optimierung
• •Hohe Offenheit gegenüber KI-Technologien und Verantwortung für interne KI-Systeme
• •Erfahrung im Gaming-Bereich und Verständnis für Gaming-Daten und -Metriken
• •Kommunikationsstärke und Empathie im Kontakt mit unterschiedlichen Persönlichkeiten
• •Hoher Grad an Selbstorganisation und Selbstreflexion für hybrides, kollaboratives Arbeitsmodell
• •Can-do-Mentalität und Begeisterung, Dinge voranzutreiben
• •Selbstständige Arbeitsweise und Definition von Qualität als Erfolgsfaktor
• •Sehr gutes Deutsch (C1) und gutes Englisch

Tasks

• •Moderne Data Lake Architektur auf Basis von AWS aufbauen und weiterentwickeln
• •Skalierbare ETL/ELT-Pipelines mit Apache Airflow, dbt und Apache Spark designen und implementieren
• •Umfassendes Game Analytics & Event Tracking System für die Spieleplattform konzipieren und implementieren
• •Data Quality Checks mit dbt tests und Great Expectations implementieren
• •Monitoring-Lösungen zur Sicherstellung der Datenqualität und -verfügbarkeit einrichten
• •Eng mit den Teams (Backend, Frontend, Statistik, Mathe, Finance) zusammenarbeiten
• •Performante Datenanalysen und Reports bereitstellen
• •Datenabfragen und -speicherung für kosteneffiziente Analytics-Workloads optimieren
• •Datenverarbeitungsprozesse mit Infrastructure as Code (IaC) automatisieren

Tools & Technologies

Benefits