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# Data Engineer

- **Company:** HIBA e.V.
- **Location:** Rostock, Germany (Remote available)
- **Contract:** Temporary contract
- **Skills:** Java (Programming Language), Amazon Web Services, Microsoft Azure, Big Data, Cloud Computing, Databases, Continuous Integration, Information Engineering, Extract Transform Load (ETL), Data Warehousing, DevOps, Apache Hadoop, Python (Programming Language), PostgreSQL, MongoDB, MySQL, NoSQL, Scala (Programming Language), SQL Databases, Data Streaming, Data Processing, Google Cloud, Cloud Platform System, Azure Data Factory, Apache Spark, Data Lakes, Kubernetes, Infrastructure Automation Frameworks, Information Technology, Cassandra, AWS Glue, Google Bigquery, Apache Kafka, Machine Learning Operations, Terraform, Docker
- **Published:** July 12, 2026
- **Apply:** https://www.xing.com/jobs/rostock-data-engineer-156133715

## About the Role

* Abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Science, Mathematik oder einem verwandten Bereich.
 * Mehrjährige Erfahrung im Bereich Data Engineering, Datenbanken und ETL-Prozesse.
 * Sehr gute Kenntnisse in SQL und NoSQL-Datenbanken (PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Cassandra).
 * Erfahrung mit Programmiersprachen wie Python, Java, Scala oder SQL.
 * Vertraut mit Big Data-Technologien wie Apache Spark, Hadoop, Kafka.
 * Kenntnisse in Cloud-Plattformen (AWS, Azure, GCP) sowie deren Data Services (z. B. AWS Glue, Azure Data Factory, Google BigQuery).
 * Erfahrung mit CI/CD, DevOps und Infrastructure as Code (Terraform, Docker, Kubernetes).
 * Verständnis für Datenmodellierung, Performance-Optimierung und Streaming-Technologien.
 * Idealerweise Erfahrung mit Machine Learning Pipelines und analytischen Workflows.
 * Starke analytische Fähigkeiten und eine lösungsorientierte Arbeitsweise.
 * Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

## Description

* Entwicklung, Implementierung und Optimierung von Datenpipelines für die Verarbeitung großer Datenmengen.
 * Aufbau und Verwaltung von Datenarchitekturen für strukturiertes und unstrukturiertes Datenmaterial.
 * Integration und Transformation von Daten aus verschiedenen Quellen (ETL/ELT-Prozesse).
 * Sicherstellung der Datenqualität, -sicherheit und -verfügbarkeit.
 * Entwicklung und Wartung von Data Warehouses und Data Lakes.
 * Implementierung von Cloud- und Big Data-Technologien (AWS, Azure, GCP, Hadoop, Spark).
 * Unterstützung von Data Scientists und Analysten mit skalierbaren und effizienten Datenmodellen.
 * Automatisierung von Datenverarbeitungs- und Ladeprozessen.
 * Enge Zusammenarbeit mit Softwareentwicklern, Analysten und Fachabteilungen.


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