Senior Data Engineer including ETL, SQL, Python etc.

Muss-Kriterien M1: Erfahrung in der Konzeption, Entwicklung und dem Betrieb automatisierter ETL-/ELT-Datenpipelines zur Integration, Transformation und Bereitstellung von Daten - Senior (über 5 Jahre Erfahrung) M2: Nachweisbare praktische Erfahrung in der Modellierung, Implementierung und Optimierung relationaler Datenbanken auf Basis von Microsoft SQL Server - Senior (über 5 Jahre Erfahrung) M3: Erfahrung in der Entwicklung von Datenverarbeitungs-, Automatisierungs- und Integrationslösungen mit Python - Intermediate (über 3 Jahre Erfahrung) M4: Erfahrung in der Integration heterogener Datenquellen über Datenbanken, Schnittstellen und Dateisysteme - 3 Referenzen M5: Erfahrung im produktiven Betrieb von Datenplattformen einschließlich Monitoring, Fehleranalyse, Datenqualität und Performanceoptimierung - 2 Referenzen Soll-Kriterien S1: Praxiserfahrung im Aufbau und Betrieb von Data-Warehouse-, Analytics- oder Reporting-Plattformen mit komplexen Datenmodellen - 2 Referenzen (Gewichtung: 40%) S2: Erfahrung mit Microsoft Azure, Azure DevOps sowie cloudbasierten Datenintegrations- und Orchestrierungslösungen - 1 Referenz (Gewichtung: 20%) S3: Praktische Erfahrung in der Modellierung, Aufbereitung und Bereitstellung qualitätsgesicherter Daten für produktive LLM- und Machine-Learning-Anwendungen, einschließlich Datenintegration, Datenqualitätssicherung und automatisierter Datenpipelines - 1 Referenz (Gewichtung: 20%) S4: Erfahrung in der Verarbeitung großer Betriebs-, Infrastruktur-, Mobilitäts- oder Instandhaltungsdatenbestände - 2 Referenzen (Gewichtung: 10%) S5: Erfahrung in nach SAFe, Scrum oder Kanban organisierten Softwareentwicklungsprojekten - 2 Referenzen (Gewichtung: 10%)