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# Data Engineer - Cloud-Datenplattformen & Pipelines - BH1224 - Deutsch C1 erforderlich

- **Company:** Tech Solutions Gmbh
- **Location:** Dresden, Germany
- **Experience:** Experienced
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Training Data, Airflow, Amazon Web Services, Microsoft Azure, Cloud Computing, Databases, Data Architecture, Information Engineering, Extract Transform Load (ETL), Data Warehousing, Python (Programming Language), NoSQL, RabbitMQ, SQL Databases, Data Streaming, Unstructured Data, Cloud Platform System, Apache Spark, Kubernetes, Information Technology, Apache Kafka, Restful APIs
- **Published:** August 22, 2026
- **Apply:** https://de.indeed.com/viewjob?jk=d315c51405a2e0e4

## About the Role

* Abgeschlossenes Studium in Informatik, Datenwissenschaften, Mathematik oder eine vergleichbare Qualifikation
 * Zwei bis vier Jahre Erfahrung im Data Engineering oder einer vergleichbaren Rolle
 * Fundierte Python-Kenntnisse sowie sicherer Umgang mit SQL und NoSQL-Datenbanken
 * Erfahrung mit Cloud-Plattformen, idealerweise Azure (Data Factory, Synapse) oder AWS (Glue, Redshift)
 * Kenntnisse in Pipeline-Frameworks wie Apache Airflow, Dagster oder vergleichbaren Tools
 * Verständnis von Datenversionierung, Datenqualitätsprozessen und Schema-Management
 * Erfahrung mit Streaming-Technologien wie Kafka oder RabbitMQ von Vorteil
 * Strukturierte, eigenverantwortliche Arbeitsweise und Teamfähigkeit
 * Sehr gute Deutschkenntnisse (mindestens C1)

Nice to have

 * Spark, dbt oder Kubernetes
 * Erfahrung im Umgang mit sensiblen oder regulierten Daten

## Description

Gesucht wird ein Data Engineer, der Datenpipelines und Datenplattformen entwirft und betreibt, auf denen KI- und Analysemodelle aufbauen. Du arbeitest eng mit Data Scientists, Software-Entwicklern und dem Produktteam zusammen und sorgst dafür, dass Daten zuverlässig, skalierbar und in hoher Qualität zur Verfügung stehen. Neben klassischen ETL-Aufgaben ist auch der Aufbau moderner Streaming- und Cloud-Architekturen ein zentraler Teil der Rolle., * Design, Aufbau und Betrieb skalierbarer Datenpipelines für strukturierte und unstrukturierte Daten

 * Entwicklung und Pflege von ETL- und ELT-Prozessen in Cloud-Umgebungen (Azure und/oder AWS)
 * Aufbau und Weiterentwicklung von Data-Warehouse- und Data-Lake-Architekturen
 * Integration externer Datenquellen über REST-APIs und Streaming-Schnittstellen wie Kafka
 * Sicherstellung von Datenverfügbarkeit, Datenqualität und Daten-Governance
 * Automatisierung von Datenprozessen und Monitoring der Pipeline-Gesundheit
 * Zusammenarbeit mit Data Scientists und ML-Teams zur Bereitstellung von Trainingsdaten
 * Dokumentation der Datenarchitektur und Unterstützung bei internen Datenzugriffen


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