Data Engineer (all genders welcome)

## Dein Alltag, nur ohne Alltag - Du entwickelst, implementierst und betreibst moderne Datenpipelines über unterschiedliche Datenquellen hinweg. - Du konzipierst und realisierst Lakehouse- und Data-Warehouse-Lösungen für Reporting-, Analytics- und AI-Anforderungen. - Du integrierst neue Datenquellen und entwickelst Ingestion-, Transformations- und Orchestrierungsprozesse. - Du setzt Datenverarbeitungslogiken mit SQL, Python und modernen Data-Engineering-Technologien um. - Du arbeitest eng mit Product Ownern, Fachbereichen und Consumer-Teams zusammen, um Anforderungen in technische Lösungen zu übersetzen. - Du stellst Datenqualität, Stabilität und Performance durch Monitoring, Testing und automatisierte Prozesse sicher. - Du analysierst Fehlerursachen, optimierst bestehende Datenprozesse und sorgst für einen zuverlässigen Betrieb. ## Hier bringst Du Dich ein - Du entwickelst skalierbare Datenplattformen und wiederverwendbare Pipeline-Standards weiter. - Du gestaltest moderne Datenarchitekturen entlang von Lakehouse-, Warehouse- und Medallion-Prinzipien. - Du etablierst nachhaltige Datenmodelle für Reporting, Analytics und datengetriebene Entscheidungen. - Du verantwortest die Qualität, Performance und Wirtschaftlichkeit von Datenlösungen. - Du setzt DevOps-Prinzipien wie Versionierung, Code Reviews, Continuous Integration und Continuous Delivery (CI/CD) sowie automatisierte Deployments konsequent um. - Du setzt moderne KI-Werkzeuge in Deinem Arbeitsalltag ein und nutzt sie, um Entwicklungsprozesse effizienter und qualitativ hochwertiger zu gestalten. - Du bringst neue Technologien, Cloud-Services und KI-nahe Datenlösungen in unsere Projekte ein. - Du dokumentierst Datenflüsse, Modelle und Zusammenhänge und unterstützt den Wissenstransfer im Team. ## Dein Umfeld: Team, Tools, Zusammenarbeit Team & Setup - Du arbeitest in einem interdisziplinären Team aus Data Engineers, Consultants, Architektinnen und Analytics-Spezialistinnen. - Du profitierst von einem flexiblen und hybriden Arbeitsmodell mit hoher Eigenverantwortung. - Du arbeitest eng mit Fachbereichen sowie Expert\*innen aus Data, AI und Business Analytics zusammen. Tools & Arbeitsweise - Du arbeitest mit SQL, Python, Spark sowie Microsoft Fabric, Azure Synapse Analytics, Azure Data Factory und Azure DevOps. - Du nutzt moderne Entwicklungsstandards mit Git, Pull Requests, Code Reviews und CI/CD-Pipelines. - Du setzt KI-gestützte Werkzeuge gezielt ein, um Entwicklungs-, Analyse- und Dokumentationsaufgaben effizient zu unterstützen. ## Deine Lernkurve bei COSMO CONSULT Woche 1 bis 4: Ankommen und verstehen - Du lernst unsere Datenplattformen, Kundenprojekte und Architekturprinzipien kennen. - Du arbeitest Dich in unsere Datenmodelle, Entwicklungsprozesse und Deployment-Standards ein. - Du übernimmst erste Aufgaben in bestehenden Datenintegrations- und Analytics-Projekten. Nach 3 Monaten: Übernehmen und umsetzen - Du verantwortest eigene Datenpipelines und technische Arbeitspakete. - Du setzt Anforderungen selbstständig in belastbare Datenlösungen um. - Du arbeitest sicher mit unseren Cloud-, DevOps- und Deployment-Prozessen. Nach 6 Monaten: Weiterentwickeln und mitgestalten - Du gestaltest aktiv die Weiterentwicklung unserer Datenplattformen mit. - Du bringst eigene Ideen zu Architektur, Automatisierung, Datenqualität und KI-gestützten Arbeitsweisen ein. - Du etablierst Dich als kompetente Ansprechperson für moderne Data-Engineering-Themen. ## Das bringst Du mit - Erste praktische Erfahrung oder Berufserfahrung im Aufbau und Betrieb von Data-Warehouse-, BI- oder Analytics-Lösungen. - Gute Kenntnisse in SQL sowie erste Erfahrungen mit Python, Spark oder vergleichbaren Technologien. - Kenntnisse in der Entwicklung von ETL- beziehungsweise ELT-Prozessen und Datenpipelines. - Grundlegendes Verständnis von Datenmodellierung sowie modernen Lakehouse- oder Warehouse-Architekturen. - Erste Erfahrungen mit Versionskontrolle, Code Reviews und CI/CD im Datenkontext. - Erfahrungen mit Microsoft Fabric, Azure Synapse Analytics, Azure Data Factory oder vergleichbaren Plattformen sind von Vorteil. - Interesse an modernen AI- und Data-Platform-Ansätzen. - Fähigkeit, fachliche Anforderungen strukturiert in technische Lösungen zu übersetzen. - Strukturierte Arbeitsweise sowie Spaß daran, Neues zu lernen. - Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse. ## Deine Vorteile. - Flexible Arbeitszeiten - Weiterentwicklung - Innovation Challenge - Events - Sprachkurse - Vielfältige Benefits