Senior Data Engineer (m/w/d)
Zielgruppe: Berufserfahrene – Standort: deutschlandweite Projekte
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.
