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# Data Engineer Fokus Data-Warehouse

- **Company:** Predict42 GmbH
- **Location:** Mainz, Germany (Remote available)
- **Experience:** Experienced
- **Salary:** €46,549.0 - €62,807.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Big Data, BigQuery, Cloud Computing, Code Review, Continuous Integration, Information Engineering, Extract Transform Load (ETL), Data Warehousing, Python (Programming Language), Software Engineering, SQL Databases, Git, Google Bigquery, Vertica, Code Restructuring, Software Version Control
- **Published:** July 22, 2026
- **Apply:** https://de.indeed.com/viewjob?jk=a7054fbccb5c1d56

## About the Role

* Erfahrung: Drei bis fünf Jahre Berufserfahrung im Bereich Data Engineering, Data Warehousing oder einer vergleichbaren Rolle. Du arbeitest sehr eigenständig und bist bereit, Verantwortung zu übernehmen.
 * Fokus auf SQL & Daten: Sehr gute SQL-Kenntnisse für komplexe Abfragen und große Datenmengen.
 * Python & Automatisierung: Nutzung von Python zur Implementierung von Pipelines, zur Automatisierung operativer Prozesse und zur Ablösung wiederkehrender manueller Aufgaben.
 * Cloud & Tools: Fundierte Praxiserfahrung mit Google BigQuery in einer Produktionsumgebung sowie praktische Erfahrung mit Dataform oder einem vergleichbaren SQL-Transformations-Framework (bspw. dbt).
 * Engineering-Mindset: Erfahrung mit Git-basierten Workflows, CI/CD und automatisierten Qualitätsprüfungen. Du besitzt eine pragmatische Arbeitsweise mit Fokus auf Zuverlässigkeit und Wartbarkeit.

## Description

* DWH & Datenmodellierung: Entwicklung und Betrieb von Data-Warehouse-Strukturen und analytischen Datenmodellen in Google BigQuery.
 * SQL-Transformationen: Konzeption, Entwicklung, Test und Optimierung komplexer, wartbarer und performanter SQL-basierter Datenmodelle mit Dataform, dbt oder einem vergleichbaren Transformations-Framework.
 * Migrationsvorhaben: Mitarbeit bei der Modernisierung unserer Datenplattform und der Migration bestehender Data-Warehouse-Workloads von ClickHouse zu BigQuery - einschließlich Datenmodellen, Transformationen, Pipelines und Validierung.
 * Data Pipelines & Semantic Layer: Konzeption, Entwicklung und Betrieb robuster Ingestion- und ETL-/ELT-Pipelines sowie Modellierung einer konsistenten semantischen Datenschicht für die zuverlässige Datenbereitstellung.
 * Testing & Standards: Etablierung und Verbesserung von automatisierten Testings, Datenvalidierungen und Monitoring-Standards.
 * Software-Best-Practices: Anwendung moderner Software-Engineering-Praktiken wie Versionskontrolle, Code-Reviews, CI/CD und automatisiertes Testen in unseren Daten-Workflows.


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