infas 360
infas 360 berät Wirtschaft und Wissenschaft im Nutzen aller verfügbaren Daten und Analysen, um bessere strategische Entscheidungen zu treffen sowie operative Planungen und Maßnahmen zu optimieren. Basis der Beratung sind die Sammlung und Kombination aller verfügbaren Datenquellen, die fortlaufend aktualisiert und analytisch aufbereitet werden. Zudem verfügen wir mit easymap über eine der international führenden Anwendungen für Business Mapping.
Aufgaben
- Entwerfen einer nachhaltigen Datenarchitektur und Aufsetzen einer performanten sowie stabilen Dateninfrastruktur auf der Google Cloud Platform
- Migrieren der derzeitigen On-Premise-Lösung auf Basis von PostgreSQL in eine Cloud-Lösung auf Basis von BigQuery
- Entwerfen, Implementieren und Optimieren von Datenpipelines für den Umgang mit einer Vielzahl strukturierter und unstrukturierter Datenquellen
- Sicherstellen der Datenverfügbarkeit und -qualität durch Anwendung bewährter Praktiken in den Bereichen Datenmodellierung und Datenmanagement
- Entwickeln automatisierter DataOps-Lösungen zur Gewährleistung von Datenintegrität und -transparenz, inklusive Monitoring und Fehlerbehebung
- Konfigurieren, Implementieren und Verwalten von Airflow zur Orchestrierung von Workflows sowie DataKitchen für die Implementierung von Tests und Alerts
- Nutzen der Expertise in Spatial SQL für die Verarbeitung und Analyse von Geo-, Sach- und Marktdaten
- Enge Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, um Datenprodukte zu entwickeln, die auf die Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind
Anforderungen
- Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung im Bereich Data Engineering oder in einer ähnlichen Rolle
- Tiefgreifende Kenntnisse im Umgang mit Datenbanken (SQL, PostgreSQL, OGC SQL/PostGIS, BigQuery)
- Erfahrung in der Arbeit mit ETL-/ELT-Prozessen und Datenintegrationswerkzeugen
- Umfangreiche Erfahrung in der Python-Entwicklung mit Bibliotheken wie Pandas, NumPy, PySpark, Pandera oder pytest
- Praktische Erfahrung mit Cloud-Plattform-Diensten und Infrastructure as Code (IaC) zur Bereitstellung und Verwaltung von Datenelösungen, idealerweise mit der Google Cloud Platform
- Praktische Erfahrung mit Automatisierungs- und Workflow-Orchestrierungstools wie Airflow und dbt sowie mit Data-Quality-Testing- und Data-Observability-Tools wie DataKitchen
- Praktische Erfahrung mit VCS und CI/CD, z.B. mit Git, GitLab oder GitHub
- Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Informationstechnologie oder einem verwandten Bereich
- Teamfähigkeit, Proaktivität und hervorragende Problemlösungsfähigkeiten
Benefits
- Flexible und mobile Arbeitsmodelle
- Arbeit mit spannenden Daten und state-of-the-art-Technologielösungen
- Umfassende Schulungen und Möglichkeiten für eigenverantwortliche Tätigkeit in beratender und leitender Funktion
- Hochmotiviertes, ehrgeiziges und dynamisches internationales Team
- Attraktive Vergütung mit Sozialleistungen wie betrieblicher Altersvorsorge
- Modernste Technologieausstattung und angenehmes Büroumfeld