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# Data Engineer (all genders)

- **Company:** Eraneos Group AG
- **Location:** Hamburg, Germany (Remote available)
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Airflow, Amazon Web Services, Data Analysis, Microsoft Azure, Big Data, Cloud Computing, Databases, Extract Transform Load (ETL), Relational Databases, Shard (Database Architecture), Python (Programming Language), Online Analytical Processing, NoSQL, OpenShift, Swagger, SQL Databases, Data Streaming, Openapi, Google Cloud, Flask (Web Framework), Snowflake, Apache Spark, Fastapi, Containerization, Kubernetes, Docker, Web Api
- **Published:** August 26, 2026
- **Apply:** https://www.xing.com/jobs/hamburg-data-engineer-all-genders-157483994

## About the Role

* Relevante praktische Erfahrung mit einem Cloud-Hyperscaler (vorzugsweise AWS, Azure oder GCP)
 * Vorzugsweise Erfahrung in der Entwicklung von produktionsreifer Software
 * Qualitative Python-Entwicklung mit idiomatischen und gründlich getesteten Code
 * Erfahrung in der Leistungsoptimierung und Optimierung relationaler Datenbanken (z. B. durch Indizierung, Sharding oder Partitionierung)
 * Erfahrung mit Tools zur Orchestrierung von Daten-Workflows (z. B. Apache Airflow, Dagster oder Prefect)
 * Kompetenz in der Verarbeitung großer Datenmengen und mit modernen Analytics-Stacks (z. B. Apache Spark, Snowflake, dbt oder ähnlichen Technologien)
 * Sicher im Umgang mit Containerisierung und Container-Orchestrierung (z. B. Docker, Kubernetes oder ähnliche Technologien)
 * Sehr gute Deutschkenntnisse (C1 Level) sowie konversationssichere Englischkenntnisse
 * Kundenorientiert, ergebnisorientiert und bereit, gelegentlich zu Kunden zu reisen

## Description

* Übernahme der Gesamtverantwortung für Projekte: vom Projektumfang über die Abstimmung mit den Stakeholdern bis hin zur Erzielung messbarer Ergebnisse
 * Entwurf von Datenarchitekturen für Batch- und Streaming-Workloads, sowohl im Small- als auch im Big-Data-Maßstab
 * Bereitstellung und Verwaltung der zugrunde liegenden Cloud-Infrastruktur zur Unterstützung dieser Architekturen bei Anbietern wie AWS, Azure oder GCP
 * Erstellen von Python-ETL/ELT-Pipelines, orchestriert mit Airflow, Dagster oder Prefect
 * Arbeiten mit Data-Lake-Technologien und Optimieren von (OLAP-)Data-Ware-/Lakehouses
 * Modellieren und Speichern von Daten in SQL- und NoSQL-Datenbanken sowie Optimieren von Leistung und Kosten
 * Erstellen von Web-APIs mit gängigen Python-Frameworks (z. B. FastAPI und Flask) und deren Beschreibung unter Verwendung von Standards wie OpenAPI/Swagger
 * Automatisieren von Deployments mithilfe von Infrastructure-as-Code und Container-Technologien wie Docker, Kubernetes oder OpenShift


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