Data Engineer (AWS & Python) – sozialversicherungspflichtig angestellt (m/w/d)

Stellenbeschreibung:

Data Engineer (AWS & Python) – sozialversicherungspflichtig angestellt (m/w/d) - Mainz & Remote


Rahmeninformationen



  • Referenz:

  • Start:

  • Dauer: -

  • Standort: Mainz & Remote

  • Arbeitsumfang: full-time291 PT

  • Sprachen: Deutsch


Ihre Qualifikationen



  • (Muss) 3 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Datenpipelines und Datenprodukten sowie in der Implementierung skalierbarer ETL-/ELT-Pipelines mit Python, SQL, PySpark und Apache Spark in Cloud-Umgebungen, in AWS und Azure

  • (Muss) 3 Jahre Erfahrung in der Entwicklung, Migration, Modernisierung und dem Betrieb von Datenplattformen in AWS-Cloud-Umgebungen mit Services AWS Glue, Amazon S3 sowie idealerweise Erfahrungen mit AWS EMR, AWS Step Functions und Amazon EventBridge

  • (Muss) Erfahrung in der Entwicklung von Datenverarbeitungs- und Machine-Learning-Anwendungen in Microsoft-Azure-Cloud-Umgebungen mit Azure Data Factory, PySpark, Python und Scala aus einem Projekt

  • (Muss) 3 Jahre Erfahrung in der Migration und Modernisierung von Legacy-Datenanwendungen und On-Premise-Datenplattformen in Cloud-Umgebungen, inklusive Entwicklung von ETL-Migrationspipelines sowie Mapping und Validierung von Legacy- und Zieldatenmodellen

  • (Muss) 3 Jahre Erfahrung in der Umsetzung von Datenqualitäts-, Test- und Monitoring-Lösungen für Datenpipelines, idealerweise auf Basis von Data Contracts

  • (Soll) 3 Jahre Erfahrung in der Konzeption und Implementierung von DevOps Best Practices wie CI/CD-Prozessen, Infrastructure as Code und automatisierten Tests für die Bereitstellung cloudbasierter Datenpipelines und Plattformkomponenten in AWS- und Microsoft-Azure

  • (Soll) Nachweis aktueller Zertifizierungen im Bereich Data Engineering (AWS Certified Data Engineer)

  • (Soll) Erfahrung in der Entwicklung, dem Training und der Validierung von Machine-Learning- und Predictive-Analytics-Modellen in Azure-Cloud-Umgebungen sowie in der Orchestrierung der zugehörigen Datenpipelines mit Azure Data Factory aus einem Projekt

  • (Soll) Erfahrung in der Konzeption und Implementierung von moderenen Data Governance Lösungen wie Data Contracts, Data Lineage, Medallion-Architekturen für Datenplattformen aus 3 Projekten


Ihre Aufgaben



  • Analyse fachlicher und technischer Anforderungen sowie Ableitung von Zielarchitekturen für datengetriebene Systeme und Plattformen

  • Konzeption und Weiterentwicklung von unternehmensweiten Datenarchitekturen in cloudbasierten Umgebungen (insbesondere AWS und Azure)

  • Definition von Architekturprinzipien, Standards und Best Practices für die Entwicklung und den Betrieb von Datenplattformen und Datenprodukten

  • Design und Spezifikation von Datenarchitekturen für Data Lakes, Data Warehouses, DataHub-Strukturen sowie verteilte Datenplattformen

  • Konzeption von Integrationsarchitekturen zur Anbindung heterogener Quellsysteme sowie zur Verarbeitung großer und komplexer Datenmengen

  • Definition und Bewertung von Architekturentscheidungen im Kontext von Skalierbarkeit, Performance, Sicherheit und Wartbarkeit

  • Erstellung von Architekturkonzepten und technischen Spezifikationen als Grundlage für die Umsetzung durch Entwicklungsteams

  • Konzeption von Datenmodellen und Datenflüssen zur strukturierten und effizienten Verarbeitung von Daten

  • Definition und Weiterentwicklung von Standards für Datenqualität, Governance, Security und Compliance im Datenumfeld

  • Durchführung von Architektur-Reviews sowie Bewertung bestehender Systeme im Hinblick auf Modernisierung und Cloud-Transformation

  • Konzeption von Lösungsansätzen für die Integration von Machine-Learning- und KI-Use-Cases in bestehenden Datenplattformen

  • Erstellung und Pflege von Architektur-Dokumentationen sowie Sicherstellung der Nachvollziehbarkeit von Designentscheidungen

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NOTE / HINWEIS:
EnglishEN: Please refer to Fuchsjobs for the source of your application
DeutschDE: Bitte erwähne Fuchsjobs, als Quelle Deiner Bewerbung

Stelleninformationen

  • Veröffentlichungsdatum:

    15 Sep 2026
  • Standort:

    Mainz

    Einsatzort:

    Hamburg
  • Typ:

    Vollzeit
  • Arbeitsmodell:

    Vor Ort
  • Kategorie:

  • Erfahrung:

    2+ years
  • Arbeitsverhältnis:

    Angestellt

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