AIMI DISA Data Engineer (m/w/d)
- Remote
- Start: 12.10.2026
- vor 10 Stunden
- Job Typ:
- Projekt
- Arbeitsumfang:
- Vollzeit
ID: 180307
Westhouse ist eines der führenden Recruitment-Unternehmen für die Vermittlung hochqualifizierter Fachexperten aus dem gesamten IT-Lifecycle- und Engineering-Bereich.
Für unseren Kunden suchen wir aktuell eine/n AIMI DISA Data Engineer (m/w/d) - Remote.
Ihre Aufgaben
- Analyse, Konzeption und Umsetzung der Integration neuer Datenquellen und Schnittstellen
- Entwicklung, Betrieb und Optimierung von ETL-/ELT-Prozessen zur automatisierten Datenverarbeitung
- Transformation, Harmonisierung und Verknüpfung heterogener Datenbestände
- Konzeption, Weiterentwicklung und Pflege fachlicher sowie technischer Datenmodelle
- Sicherstellung von Datenqualität, Datenkonsistenz, Datenvollständigkeit und Nachvollziehbarkeit
- Performanceoptimierung von Datenbanken, Datenpipelines und Verarbeitungsprozessen
- Aufbau und Weiterentwicklung von Monitoring-, Logging- und Fehlerbehandlungsmechanismen
- Analyse und Behebung technischer Störungen innerhalb der Datenverarbeitungskette
- Erstellung und Pflege technischer Dokumentationen zu Datenflüssen, Schnittstellen und Verarbeitungslogiken
- Unterstützung bei Architekturentscheidungen zur Weiterentwicklung der Datenplattform
- Erbringung der Leistungen in einem agilen Projektumfeld
Interessiert?
Patrick Hoening
Tel.: +49-69-24007525
Fax.: +49-69-240075-49
Email: p.hoening@westhouse-consulting.com
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Ihre Qualifikationen
- Erfahrung in der Konzeption, Entwicklung und dem Betrieb automatisierter ETL-/ELT-Datenpipelines zur Integration, Transformation und Bereitstellung von Daten (> 5 Jahre Erfahrung)
- Nachweisbare praktische Erfahrung in der Modellierung, Implementierung und Optimierung relationaler Datenbanken auf Basis von Microsoft SQL Server (> 5 Jahre Erfahrung)
- Erfahrung in der Entwicklung von Datenverarbeitungs-, Automatisierungs- und Integrationslösungen mit Python (> 3 Jahre Erfahrung)
- Erfahrung in der Integration heterogener Datenquellen über Datenbanken, Schnittstellen und Dateisysteme
- Erfahrung im produktiven Betrieb von Datenplattformen einschließlich Monitoring, Fehleranalyse, Datenqualität und Performanceoptimierung
- Praxiserfahrung im Aufbau und Betrieb von Data-Warehouse-, Analytics- oder Reporting-Plattformen mit komplexen Datenmodellen
- Erfahrung mit Microsoft Azure, Azure DevOps sowie cloudbasierten Datenintegrations- und Orchestrierungslösungen
- Praktische Erfahrung in der Modellierung, Aufbereitung und Bereitstellung qualitätsgesicherter Daten für produktive LLMund Machine-Learning-Anwendungen, einschließlich Datenintegration, Datenqualitätssicherung und automatisierter Datenpipelines.
- Erfahrung in der Verarbeitung großer Betriebs-, Infrastruktur-, Mobilitäts- oder Instandhaltungsdatenbestände
- Erfahrung in nach SAFe, Scrum oder Kanban organisierten Softwareentwicklungsprojekten.