DysrupIT ist ein Unternehmen für Cloud-Services und IT-Lösungen, das Organisationen dabei unterstützt, ihre Technologie zu modernisieren und auf Betriebsmodelle im As-a-Service-Modell umzustellen. Das Leistungsspektrum umfasst Enterprise-Cloud-Lösungen, Managed Services, Anwendungsentwicklung, Cybersicherheit sowie Datenanalyse und Informationsmanagement. Dabei unterstützt das Unternehmen kleine und mittlere Organisationen ebenso wie multinationale Konzerne. DysrupIT arbeitet mit Microsoft und anderen Cloud-Plattformen zusammen und verbindet technische Umsetzung mit Talentförderung, gesellschaftlichem Engagement und langfristigen Partnerschaften, um sichere und skalierbare Technologieumgebungen zu schaffen, die auf die Anforderungen des jeweiligen Unternehmens abgestimmt sind.
Senior Data Engineer für Finanzdatenpipelines auf GCP
Entwickle nachvollziehbare Google-Cloud-Datenpipelines für Finanzabrechnung und Rechnungsstellung. Nutze BigQuery, Python, SQL und Datenqualitätsprüfungen für präzise Abstimmungen.
Beschreibung
- Baue GCP-Ingestion-Pipelines für Finanz- und Abrechnungsdaten auf und betreibe sie.
- Entwickle BigQuery-Modelle mit verschachtelten ARRAY/STRUCT-Tabellen, Partitionierung und Clustering.
- Ergänze Abstimmungsprüfungen über Quell-, Staging- und Ausgabeschichten hinweg.
- Prüfe eingehende Dateien und isoliere ungültige oder unvollständige Daten.
- Erstelle idempotente Pipelines, die ohne Duplikate oder Beschädigungen erneut ausgeführt werden können.
- Nutze unveränderlich erweiterte Tabellen und Views als Prüfungen zur Unterstützung der Nachvollziehbarkeit.
- Verarbeite Geldbeträge mit BigQuery-NUMERIC-Typen und angemessener Rundung.
- Verwalte Referenzdaten mit Gültigkeitszeiträumen, darunter Sätze, Zuordnungen und Kundenattribute.
- Verfolge die Datenherkunft von Ausgaben bis zu den Quelldaten zurück.
- Schreibe typisierten, wartbaren und gründlich getesteten Python-Code mit pydantic und pytest.
- Entwickle und optimiere fortgeschrittene SQL-Abfragen für Transformation, Abstimmung und Reporting.
- Arbeite mit Stakeholdern aus Engineering, Analytics und Finance zusammen, um Geschäftsregeln in verlässliche Datenlogik zu übersetzen.
- Mentoriere Kolleginnen und Kollegen und unterstütze die Etablierung von Standards und Praktiken im Data Engineering.
Anforderungen
- Mindestens sechs Jahre Berufserfahrung im Data Engineering.
- Nachgewiesene Erfahrung mit Finanz- oder Abrechnungspipelines, bei denen jeder Betrag abgestimmt werden muss.
- Sehr gute Python-Kenntnisse, einschließlich pydantic, typisiertem Code und pytest.
- Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse, einschließlich komplexer Joins, Window-Funktionen und Performance-Optimierung.
- Fundierte Erfahrung mit Google BigQuery, einschließlich verschachtelter ARRAY/STRUCT-Tabellen, Partitionierung und Clustering.
- Erfahrung mit der präzisen Verarbeitung von Geldbeträgen mithilfe des Datentyps NUMERIC.
- Erfahrung mit dem Entwurf unveränderlich erweiterter Tabellen und dem Einsatz von Views als Datenprüfungen.
- Fundierte Kenntnisse der Datenqualität, darunter Abstimmungsprüfungen, Dateivalidierung und Quarantäne.
- Erfahrung mit dem Aufbau idempotenter Pipelines, die sicher erneut ausgeführt werden können.
- Erfahrung mit der Implementierung von Datenherkunft und der Verwaltung von Referenzdaten mit Gültigkeitszeiträumen.
- Erfahrung mit Rechnungsstellung, einschließlich Gutschriften, erneuter Rechnungsstellung, Währungsumrechnung und Monatsabschluss.
- Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Finance- oder Abrechnungsteams in einem regulierten oder geprüften Umfeld.
- Erfahrung mit weiteren GCP-Diensten wie Cloud Storage, Cloud Run oder Firestore.
Zusatzleistungen
- Wettbewerbsfähige Vergütung, abhängig von der Erfahrung.
- Gesetzlich vorgeschriebene Leistungen.
- Zusätzlicher HMO-Versicherungsschutz.
- Kooperatives und professionelles Arbeitsumfeld.
- Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung in einer wachsenden Organisation.
- Hybrides oder ortsunabhängiges Arbeitsmodell, sofern anwendbar.
- Schulungen zur Unterstützung der persönlichen Entwicklung und des beruflichen Aufstiegs.