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Data Engineer einstellen

Qoode·Salary not specified

Primary stack

PostgreSQLPythonETLdbt

Nice to have's

Grafana

Job description

About the Position

Wir suchen einen Data Engineer, der die Datenpipelines aufbaut und pflegt und so für Datenkonsistenz im gesamten Unternehmen sorgt.

Responsibilities

  • Daten-Pipelines: Datenflüsse aus Verwaltungssoftware, Anwendungen und verstreuten Tabellen in eine einzige Basis - mit Qualitätskontrollen bei jedem Schritt.
  • Modellierung: Daten so organisieren, dass die Fragen von morgen nicht verlangen, alles neu zu machen.
  • Zuverlässigkeit: Alarme, wenn eine Pipeline stehen bleibt oder eine Zahl aus der Spur läuft: nie wieder aus dem falschen Report davon erfahren.
  • Dokumentation: Jede Kennzahl hat eine schriftliche Definition, damit „Umsatz“ in jedem Raum dasselbe bedeutet.

Requirements

  • PostgreSQL
  • Python
  • ETL
  • dbt

Nice to Have

  • Grafana

We Offer

  • Flexible working hours
  • Competitive salary
  • Opportunity to work with cutting-edge technologies

About the Company

Qoode ist ein Unternehmen, das sich auf die Entwicklung von Softwarelösungen spezialisiert hat. Wir legen Wert auf Qualität und kontinuierliche Verbesserung.

How to Apply

Interessiert? Dann sprechen Sie mit uns. Wir beginnen mit einem dreißigminütigen Call, um den Kontext zu verstehen und zu sehen, ob das richtige Profil gefunden wird.


Additional Information

Working Hours

  • Full-time

Experience Level

  • Middle

Location

  • Germany

Employment Type

  • On-site

Frequently Asked Questions

Wo fängt man an?

Mit einer Bestandsaufnahme der Quellen und der umstrittensten Kennzahl im Unternehmen. Sie überall zum Übereinstimmen zu bringen ist das erste sichtbare Ergebnis - und genügt meist, um den Rest zu rechtfertigen.

Brauchen wir ein Data Warehouse?

Das hängt von den Volumina ab: Manchmal genügt ein gut organisiertes PostgreSQL. Der Vorschlag beginnt beim Kleinen, das funktioniert - nicht bei der Architektur, die gerade in Mode ist.

Ist das die Voraussetzung für KI?

Fast immer ja: Ein Assistent, der auf schmutzigen Daten trainiert wurde, lernt, mit Selbstsicherheit falsch zu liegen. Wenn KI das Ziel ist, ist dies die erste Investition, nicht die zweite.

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