Jobbeschreibung
Mit einem Team, das täglich den Unterschied macht, stärken wir den Mitarbeitenden der Unternehmen der Schwarz Gruppe den Rücken. Unser Arbeitsalltag ist geprägt von abwechslungsreichen Aufgaben sowie vielfältigen Bereichen und unendlichen Möglichkeiten. Was unsere 4.000 Mitarbeitenden miteinander teilen, sind die Leidenschaft und das Engagement bei ihrer täglichen Arbeit. #TeamSCOS
Als Data Engineer (Financial Data Integration) (m/w/d) bist du verantwortlich für die Anbindung und Integration von Datenquellen, die unsere Finanzentscheidungen maßgeblich beeinflussen. Du spielst eine zentrale Rolle bei der Weiterentwicklung unseres Data Marts und trägst dazu bei, dass wir stets auf aktuelle und zuverlässige Daten zugreifen können.
Wir sind bereit den nächsten Schritt zu gehen - bist du dabei? Where Excellence Works.
- Datenintegration: Anbindung und kontinuierliche Integration interner und externer Datenquellen in unseren Data Mart unter Verwendung von Databricks.
- Datenmodellierung: Entwicklung und Optimierung von Datenmodellen zur Unterstützung von Financial Decision Management Prozessen.
- Datenqualität: Sicherstellung der Datenqualität durch Implementierung von Validierungs- und Monitoring-Mechanismen.
- Performance: Optimierung der Performance von Datenpipelines und Abfragen.
- Zusammenarbeit: Enge Zusammenarbeit mit internen Schnittstellen, z.B. Cloud- und Infrastruktur-Teams, Datenschutz/Compliance.
- Dokumentation: Erstellung und Pflege von Dokumentationen zu Datenquellen, Datenmodellen und Datenpipelines.
- Studium: Erfolgreich abgeschlossenes Studium in (Wirtschafts-)Informatik, Data Science oder einem verwandten Bereich.
- Erfahrung: Mehrjährige Jahre Berufserfahrung im Data Engineering, idealerweise im Finanzumfeld; gerne geben wir auch Absolventen die Möglichkeit, sich in die Themen einzuarbeiten.
- Kenntnisse: Fundierte Kenntnisse in Python, SQL, Databricks, Apache Spark- und idealerweise Erfahrung mit Cloud-Technologien (z.B. GCP, AWS, Azure).
- Analytisches Denken: Ausgeprägtes analytisches Denkvermögen und die Fähigkeit, komplexe Sachverhalte zu verstehen und zu lösen.
- Kommunikation: Kommunikationsstärke und die Fähigkeit, technische Konzepte verständlich zu erklären.
- Sprachen: Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse.