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# IT - Data Engineer

- **Company:** HIBA e.V.
- **Location:** Wiesbaden, Germany (Remote available)
- **Contract:** Temporary contract
- **Skills:** Java (Programming Language), Amazon Web Services, Microsoft Azure, Big Data, Cloud Computing, Databases, Continuous Integration, Data Infrastructure, Data Integration, Extract Transform Load (ETL), Data Warehousing, Apache Hadoop, Python (Programming Language), PostgreSQL, MongoDB, MySQL, Scala (Programming Language), SQL Databases, Unstructured Data, Data Processing, Google Cloud, Apache Spark, Git, Kubernetes, Information Technology, Apache Flink, Google Bigquery, Apache Kafka, Azure Synapse Analytics, Software Version Control, Docker, Amazon Redshift
- **Published:** July 13, 2026
- **Apply:** https://www.xing.com/jobs/wiesbaden-it-data-engineer-156134818

## About the Role

* Abgeschlossenes Studium in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik oder vergleichbarer Ausbildungshintergrund.
 * Fundierte Erfahrung in der Datenmodellierung, Datenintegration und im Aufbau von Datenpipelines.
 * Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python, Java oder Scala sowie Erfahrung mit SQL.
 * Erfahrung mit Big Data Technologien wie Hadoop, Spark, Kafka oder Flink.
 * Sicherer Umgang mit Cloud-Datenplattformen (AWS Redshift, Azure Synapse, Google BigQuery) und Container-Technologien (z. B. Docker, Kubernetes).
 * Kenntnisse in der Arbeit mit Datenbankmanagementsystemen (z. B. PostgreSQL, MySQL, MongoDB).
 * Erfahrung in der Anwendung von CI/CD-Pipelines und Versionskontrollsystemen (Git).
 * Analytisches Denken, Problemlösungskompetenz und die Fähigkeit, komplexe Anforderungen in praktische Lösungen umzusetzen.
 * Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.

## Description

* Entwicklung, Implementierung und Optimierung von Datenpipelines und ETL-Prozessen für strukturierte und unstrukturierte Daten.
 * Aufbau und Wartung von Data Warehouses und Datenplattformen zur Unterstützung von datengetriebenen Entscheidungen.
 * Verantwortung für die Datenintegration aus unterschiedlichen Quellen und die Sicherstellung der Datenqualität.
 * Analyse von Geschäftsanforderungen und deren Umsetzung in technische Datenmodelle und Architekturen.
 * Implementierung von Big Data Technologien und Cloud-Lösungen wie AWS, Azure oder GCP.
 * Enge Zusammenarbeit mit Data Scientists, Analysten und Fachabteilungen zur Bereitstellung von Datenlösungen.
 * Überwachung, Pflege und Verbesserung der Dateninfrastruktur, inklusive Performanceoptimierung.
 * Einführung von Best Practices und Standards für Datenverarbeitung und -speicherung.


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