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Sigma Software Group
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1.001 – 5.000 Mitarbeitende
AutomobilindustrieBeratungGesundheitswesen
Sigma Software Group ist ein multinationales Technologieberatungsunternehmen, das 2002 gegründet wurde. Die Teams bieten Softwareentwicklung, Grafikdesign, Tests und technischen Support für Kunden aus Bereichen wie Automobilindustrie, Gesundheitswesen, Telekommunikation, Luftfahrt, Bankwesen, Gaming, Immobilien und Werbung. Das Unternehmen stellt IT-Fachkräfte für anspruchsvolle Engineering-Projekte ein und unterstützt ihre berufliche Entwicklung durch Mentoring und kontinuierliches Lernen. Remote-Arbeit ist Teil des Arbeitsmodells, wobei die Projekte Organisationen wie AstraZeneca, Scania und SAS betreuen.
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Stellen im Unternehmen

Senior Data Engineer

Entwickle cloudnative Datenplattformen und Pipelines mit nahezu Echtzeitverarbeitung und modernisiere Spark- und PySpark-Workloads. Treibe KI-Tools und agentische Workflows voran und wirke an technischer Forschung und Entwicklung mit.

PLPolenRemoteVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischDateningenieur
AirflowApacheAWSAzureCloudETLGoogle Cloud PlatformKafkaMicroservicesPySparkPythonSparkSQLTerraform

Beschreibung

  • Entwickle skalierbare cloudnative Datenplattformen – vom ersten Entwurf bis zum produktiven Betrieb.
  • Entwickle Ingestion-Pipelines mit nahezu Echtzeitverarbeitung auf Basis ereignisgesteuerter Muster.
  • Definiere und sichere Plattformstandards für Data Lakes, Lakehouses, Medallion-Architektur und Datenverträge.
  • Optimiere Spark- und PySpark-Skripte hinsichtlich Leistung und Wartbarkeit.
  • Etabliere Praktiken für Codequalität, Tests und CI/CD in allen Datenpipelines.
  • Fördere KI-Tools und agentische Workflows im Data-Engineering-Team.
  • Sichere Datenqualität, Beobachtbarkeit, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit auf Plattformen und in Pipelines.
  • Entwickle Self-Service-Tools und Microservices, die die Nutzung der Plattform erleichtern.
  • Arbeite mit den Teams für Produkt, Machine Learning und Data Science zusammen.
  • Wirke an Architekturentscheidungen sowie an technischer Forschung und Entwicklung mit.

Anforderungen

  • Mindestens fünf Jahre Berufserfahrung im Data Engineering.
  • Fundierte Kenntnisse in der Entwicklung mit Python und SQL.
  • Praktische Erfahrung mit Apache Spark und PySpark, einschließlich Abfrageoptimierung und Performance-Tuning.
  • Erfahrung mit Databricks oder Snowflake.
  • Praktische Erfahrung mit mindestens einem großen Cloud-Anbieter: Azure, AWS oder GCP.
  • Erfahrung mit Stream-Processing-Tools wie Kafka oder Spark Structured Streaming.
  • Kenntnisse in ETL-/ELT-Mustern, Datenmodellierung und Data Warehousing.
  • Erfahrung mit Orchestrierungstools wie Apache Airflow oder Azure Data Factory.
  • Kenntnisse in Infrastructure-as-Code-Tools, darunter Terraform.
  • Verständnis für Produktionssysteme, einschließlich Beobachtbarkeit, Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Leistung.
  • Fähigkeit, technische Initiativen eigenständig vom Konzept bis zur Umsetzung zu leiten.
  • Ausgeprägte Kommunikations- und Teamfähigkeit.
  • Englischkenntnisse auf Niveau Upper-Intermediate oder höher.

Zusatzleistungen

  • Möglichkeit, remote zu arbeiten.

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