Senior Data Engineer (m/w/d)

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Business. Data. Technology.

Senior Data Engineer (m/w/d) Zielgruppe: Berufserfahrene Standort: deutschlandweite Projekte < Zurück zur Übersicht

Die CINTELLIC Consulting Group ist eine der führenden Unternehmensberatungen für das digitale Kundenmanagement. Wir treiben bei DAX-Konzernen und renommierten Mittelständlern die Digitalisierung voran und helfen Umsätze und Erträge zu steigern. Wir arbeiten ergebnisfokussiert und setzen unser exzellentes Know-how im Zusammenspiel von Business, Data und Technology ein.

Du findest bei uns karrierestarke Jobs im Consulting

in einem Team ohne Ellenbogen. Ausgezeichnet als Great Place to Work® und kununu-Top-Company. Mehr zu unserer Wertekultur erfährst Du hier.

Werde Teil unseres Teams, begleite aktiv digitale Zukunftsthemen und schreibe CINTELLIC-Erfolgsgeschichte mit!

Diese Stelle ist als unbefristete Vollzeitstelle ausgeschrieben. Deine Aufgaben sind

• Du berätst unsere Kunden in der Gestaltung, Optimierung und Umsetzung von Digitalisierungsmaßnahmen sowie bei der Modernisierung der IT-Landschaft.
• Du berätst bei der Konzeption einer Data-Architekturmodellen, Modellierung von Datenmodellen sowie Design von ETL-, ELT-Prozessen.
• Du unterstützt bei der Implementierung von Lösungen in Datenintegrationsprojekten sowohl per Code (Python, SQL) als auch visuell (ETL-Lösungen on-Premise wie cloudbasiert).
• Du führst Ad-Hoc-Analysen durch und unterstützt bei Analytics-Anforderungen (Python, R, SQL, SAS, Spark o.ä.).
• Du erstellst Fachkonzepte und technische Designs für Datenprodukte & -lösungen.
• Du leistest Projektsupport nach agilen Methoden (Scrum und/oder Kanban).
• Du arbeitest flexibel und eigenverantwortlich auch in interdisziplinären Projektteams.

Das bringst du mit:

• Du verfügst über ein abgeschlossenes Studium im Bereich (Wirtschafts-) Mathematik, Statistik, Informatik oder einer themenverwandten Fachrichtung.
• Du bringst erste Erfahrungen in Projekten aus dem Bereich Data Warehouse / Business Intelligence / Data Analytics mit.
• Du verfügst über Erfahrungen mit relationalen Datenbanken, Data Lakes und Data Lakehouses (on-Premise wie cloudbasiert) und über Kenntnisse in Datenanalysesprachen oder -tools (Python, R, SQL, SAS, Spark o.ä.).
• Idealerweise hast du praktische Erfahrung in Cloud-Umgebungen (Azure, AWS, GCP, Snowflake).
• Du besitzt Kenntnisse im DWH und Data Lakehouse -Umfeld und der Entwicklung dieser.
• Du bist in der Lage ETL, ELT und Data-Streaming-Pipelines für unsere Kunden zu implementieren.
• Du bringst sehr gute Präsentations- und Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch mit.
• Du bist flexibel: Dein Projekteinsatz richtet sich nach den Kundenanforderungen und besteht aus hybriden Arbeiten wie auch vor Ort Einsatz.