Data Engineer

Aufgaben

• Design, Implementierung und Wartung von ETL/ELT-Datenpipelines (Batch und Near Real-Time) mit Qlik Talend und verwandten Integrationskomponenten.
• Entwicklung und Betrieb von ETL-Style-Integrationen zwischen Core-Banking-Systemen, Datenplattformen und Downstream-Anwendungen, um Zuverlässigkeit, Stabilität und Skalierbarkeit sicherzustellen.
• Übernahme der operativen Verantwortung für Talent (Change-Management, Datenqualitätsmanagement, SLA-Überwachung, JSOs und Notebooks).
• Überwachung und Sicherstellung des reibungslosen Betriebs kritischer Datenpipelines, einschließlich Incident-Analyse, Root-Cause-Identifizierung und Implementierung von präventiven Maßnahmen.
• Anwendung von CICD-Praktiken unter Verwendung des bestehenden Frameworks, um Deployments und Konfigurationsänderungen zu automatisieren und zu straffen.
• Implementierung von Kontrollen unter Verwendung des Observability-Frameworks, um Dienstkontinuität und Genauigkeit sicherzustellen.
• Zusammenarbeit mit Datenbesitzern, um Datenqualität unter ihrer jeweiligen Verantwortung zu diskutieren und zu vereinbaren.
• Zusammenarbeit mit cross-funktionalen Teams (Anwendungseigentümer, Architekten, Business-Analysten, Datenkonsumenten) bei der Gestaltung von Integrationsmustern und Verbesserung der Governance um Datenflüsse.
• Beitrag zur Standardisierung und Industrialisierung von Integrationsmustern, um Konvergenz, Normalisierung und Wiederverwendbarkeit über Projekte hinweg zu fördern.
• Auf dem neuesten Stand bleiben mit Fortschritten in der Datenengineering, ETL/ELT-Technologien und cloud-basierten Integrationsplattformen, um die kontinuierliche Verbesserung unserer DataOps-Fähigkeiten zu unterstützen.

Anforderungen

• Mindestens 5 Jahre nachweisbare Hands-on-Erfahrung in Datenengineering und Datenintegration, mit einem starken Fokus auf ETL/ELT-Pipelines und EDB-Style-Integrationen.
• Festes Know-how mit Qlik Talend ETL und EDB On-Premise, einschließlich Job-Design, Orchestrierung, Fehlerbehandlung und Leistungsoptimierung.
• Starke ETL-/Datenmodellierungs-Fähigkeiten, einschließlich der Handhabung großer Datensätze, komplexer Transformationen und Integration heterogener Datenquellen.
• Gute Kenntnisse von SQL und Erfahrung mit relationalen Datenbanken und/oder Cloud-Datenplattformen.
• Erfahrung mit CICD-Praktiken und -Tools in einer hybriden Umgebung (z. B. Azure DevOps, GitLab/Git-Actions) auf Datenintegrationskomponenten angewendet.
• Vertrautheit mit EDB-Konzepten, API-basierten Integrationen, Messaging- und Ereignisgesteuerten Mustern ist ein starker Pluspunkt.
• Erfahrung mit Datenqualitäts-, Metadatenmanagement- und Datenlinien-Tools oder -Frameworks (z. B. Informatica) ist ein Vermögenswert.
• Freude an der operativen Unterstützung von "Talent"-Jobs und Datenintegrations-Workflows (Incident-Analyse, Troubleshooting).
• Gute Kommunikations- und Kollaborationsfähigkeiten, um eng mit technischen und geschäftlichen Stakeholdern zusammenzuarbeiten.
• Streng und methodisch in Dokumentation, Prozesserstellung und Change-Management.
• Hohes Interesse an Standardisierung, Konvergenz und Wiederverwendbarkeit von Integrationskomponenten.
• Neugierig, begeistert und proaktiv, mit