Data Engineer*

Als einer der weltweit führenden Hersteller für Blockheizkraftwerke und Wärmepumpen, steht die 2G-Gruppe für höchste Qualität und Professionalität. Mit mehr als 1.000 Kolleginnen und Kollegen in 19 nationalen sowie internationalen Tochtergesellschaften suchen wir für das konsequent anhaltende Wachstum unserer Gruppe kontinuierlich qualifizierte und engagierte Mitarbeiter*, die uns in unseren Teams unterstützen.

• Du übersetzt fachliche Anforderungen in leistungsfähige und robuste Datenmodelle, Datenstrukturen und ETL-/ELT-Prozesse

• Du entwickelst unsere Enterprise-Data-Warehouse und Lakehouse-Landschaft kontinuierlich weiter und sorgst für eine hohe Performance und Skalierbarkeit

• Du entwickelst Datenpipelines und Notebooks und integrierst Daten aus Micrososoft Dynamics 365 sowie weitere Quellensysteme

• Du transformierst und validierst Daten usn stellst diese für Analysen und Business-Anwendungen bereit; dabei verarbeitest du große Datenmengen mit SQL, Python und/oder PySpark.

• Du konzipierst, implementierst und optimierst nachhaltige Data-Engineering-Lösungen entlang des gesamten Datenlebenszyklus

• Du arbeitest mit modernen Datenarchitekturen und stellst die Qualität, Konsistenz und Verfügbarkeit unserer Unternehmensdaten sicher

• Du wirkst an der Weiterentwicklung unserer Microsoft-Fabric-/Azure-Datenplattform mit und nutzt Git und Azure DevOps für Versionsverwaltung und Dyployment

• Du dokumentierst Datenmodelle, Datenflüsse und technische Lösungen und sorgst für deren langfristige Nachvollziehbarkeit

• Abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Data Science oder einer vergleichbaren Fachrichtung; alternativ eine vergleichbare abgeschlossene Berufsausbildung mit fachspezifischen Weiterbildungen

• Berufserfahrung im Data Engineering, Data Warehouse, Business Intelligence oder einem vergleichbaren datengetriebenen Umfeld

• Erfahrung in der Konzeption und Umsetzung von Datenmodellen, Datenbanken sowie ETL-/ELT-Prozessen

• Sicherer Umgang mit SQL sowie fundierte Kenntnisse in relationalen Datenbanksystemen und Data-Warehouse-Architekturen