Data Engineer

Aufgaben

• Sie sind im Tagesgeschäft dafür verantwortlich, eine reibungslose und zuverlässige Datenpipeline aufrechtzuerhalten, sowie Datenschutz- und Sicherheitspraktiken in ihrer Geschäftsumgebung zu gewährleisten.
• Sie beteiligen sich an Datenprojekten innerhalb des Unternehmens unter unserer Anleitung und führen diese, wobei Sie als Fachexperte Stakeholder schulen.
• Bei der Entwicklung der technischen Lösung, die ein objektives Ziel sein sollte, bringen Sie Erfahrung in einem Beratungsunternehmen, bei Microsoft, KI, Produktentwicklung mit und können Produktionsanwendungen in der Cloud der Anwendung entwickeln.
• Sie arbeiten mit unserem internen Testteam, internen Ingenieuren, Entwicklern und dem Datenteam zusammen.
• Entwurf, Implementierung und Wartung der ETL- und ELM-Pipelines von DTZ für Endbenutzer in einer Testumgebung. Die Daten werden verwendet, um wichtige geschäftliche Entscheidungsprozesse voranzutreiben. Datenqualität, Datenzugriff, Datenspeicherung, Datenzuordnung und Datentransformation sind wichtige Elemente zur Sicherstellung der betrieblichen Anforderungen des Unternehmens.
• Wartung und Leitung der gesamten Qualitätssicherung der Unternehmensumgebung und -infrastruktur sowie der Datenqualität.
• Sicherstellung der Vollständigkeit aller Daten vom Beginn des Lebenszyklus in der Organisation an, indem Sie Geschäftsstakeholder durch den Aufbau starker Beziehungen zu relevanten Funktionen managen.
• Enge Zusammenarbeit mit den entsprechenden Kollegen, um die laufenden Geschäftsanforderungen zu unterstützen, Geschäftsprozesse zu verbessern und die operative Effizienz, Kundenzufriedenheit und das Wachstum zu steigern.
• Etablierung und Implementierung von Daten-Governance-Operationen und Best Practices zur Sicherstellung der Einhaltung von Unternehmensrichtlinien, Branchenstandards und regulatorischen Anforderungen.
• Koordination mit den Teams von DTZ Information Technology (DTZ IT), Data Science und Data Engineering sowie anderen internen IT-Lösungsteams bei Projekten, die mehrere Technologien und Fähigkeiten wie Datenarchitektur, Datenmodellierung, Automatisierung und Governance nutzen.
• Beratung der Stakeholder bei der Etablierung und Definition von ETL-Pipeline-Strategien, Optimierung der Leistung, Überwachung der Datenqualität, Abgleich von Anomalien, die Dateninkonsistenzen verursachen, und deren Behebung.
• Aktuell bleiben mit Fortschritten in der Datenentwicklung, ETL-Pipelines und MDM-Managementplattformen und Unterstützung der Integration dieser Plattformen und Technologien.

Anforderungen

• Mindestens 3 Jahre Erfahrung in der Datenentwicklung und Datenintegration, mit einem starken Fokus auf ETL/EL-Pipelines in einer Cloud-Computing-Umgebung.
• Solide Erfahrung mit Cloud-Diensten, einschließlich Microsoft Azure, AWS oder GCP, für Streaming, Datenoptimierung und Governance-Strategien.
• Starke SQL-Kenntnisse, mit Cloud-Sicherheit, einschließlich hoher Verfügbarkeit, Skalierbarkeit, Observierbarkeit und moderner Unternehmensarchitektur und Governance-Strategien.
• Tiefes Verständnis der SQL Server 2015-Datenbanksicherheit, einschließlich Cloud-Speicher, Datenaufnahme, Data Warehouses und BI-Plattformen sowie Daten-Governance-Strategien.
• Vertrautheit mit RDB-Systemen, Hadoop-Ökosystem und relationalen Datenbanken sowie cloud-nativen Technologien und Datenverarbeitung.
• Erfahrung im Aufbau und Design von Echtzeit-Datenpipelines und hybriden ETL/EL-Programmen (z. B. Datenmigration).

Stärken und Kompetenzen

• Verantwortungsbewusstsein: Übernahme der Verantwortung für Aufgaben und Herausforderungen und Festlegung von werteorientierten Leistungsanforderungen.
• Kundenorientierung: Reaktionsfähigkeit auf Logik, Probleme und Kundenbedürfnisse.
• Beziehungsmanagement: Engagement und Förderung qualitativer Beziehungen.
• Risikobereitschaft: Suche nach Problemlösungsmöglichkeiten mit Partnern und neuen Lösungen mit einer kollaborativen Denkweise.
• Positive Kultur: Förderung von Zusammenarbeit und Teamarbeit, Sicherstellung von Zusammenhalt und einem kollaborativen Geist.