Cloud Data Engineer (m/w/d)

DevOps wird durchgehend gelebt: Du entwickelst in einem DevOps-Team eigenständig Cloud- und On-prem- Data Pipelines als Fundament von Datenplattformen.

Übersetzen und Umsetzen von Anforderungen: Basierend auf den fachlichen Anforderungen erstellst du technische Data Engineering Konzepte und setzt diese im Code mit um. Dein Wissen über Technologieformen mit passender Werkzeugunterstützung (Coding, ETL, Data Prep, Streaming), datenhaltender Systeme (Blob Stores-, SQL-, NoSQL-, Document-, Node-Datenbanken) und modernste Modellierungstechniken setzt du zielgerichtet dazu ein, Kunden bei Proof of Concepts zu unterstützen und Kundenanforderungen in Projekten zu realisieren.

Verantwortung übernehmen: Kleinere Projekte oder Teilprojekte kannst du als technischer Projektleiter eigenständig durchführen und steuern. Mit deinem Erfahrungsschatz stehst Du unerfahreneren Teammitglieder als Unterstützung im Team zur Seite.

Kommunikation ist das Maß aller Dinge: Du bist stets im intensiven Austausch mit

• den Fachbereichen und Architekten für projektbezogene Abstimmungen
• deinen Kunden, um ein professionelles Erwartungsmanagement und deren Zufriedenheit sicherzustellen
• deinem Projektteam, um den Projekterfolg zu gewährleisten und natürlich
• dem Woodmark Team, um den Wissensaustausch und die gegenseitige Unterstützung zu stärken.

Projekterfahrung: Du hast mind. 2 Jahre Projekterfahrung, ein gutes Verständnis von Data Engineering Services und Kenntnisse in angrenzenden Services wie Streaming, Machine Learning und Reporting.

Expertise ist selbstverständlich: Du verfügst über

• Kenntnisse in unterschiedlichen Datenhaltungs-Technologien (SQL-Datenbanken, Data Lake, Lakehouse)
• Fundierte Kenntnisse in Python, SQL, JAVA oder Scala
• Gute Kenntnisse in unterschiedlichen Datenstrukturen (relational, json, xml) und deren Processing-Möglichkeiten (API, Batch, Messaging, Streaming)
• Gute Kenntnisse in der Datenverarbeitung und -analyse in der Cloud, insbesondere mit AWS Lambda, Glue, Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric oder dbt
• Kenntnisse in Code Version Control sowie CI/CD Pipelines 
• Kenntnisse in Container-Technologien wie Docker
• Kenntnisse in der Big Data-Verarbeitung und -analyse mit Spark
• Kenntnisse in Workflow-Management-Systemen wie Airflow, AWS Data Pipelines, EKS, oder Step Functions

Stakeholderorientiertes Denken bringt uns weiter: Du bist darin erfahren mit Stakeholdern auf verschiedenen Ebenen zusammen zu arbeiten.

Support the Making-of-a-Star: Es bereitet dir Freude, andere Woodmarker:innen mit deiner Erfahrung zu unterstützen, denn wir lieben die Vielfalt und du machst den Unterschied.
 
Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse: Mit der deutschen Sprache und der englischen Dokumentation kommst du zurecht und bist dabei, wenn in der Projektarbeit auch mal Englisch gesprochen wird.