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# Senior Data Engineer including ETL, SQL, Python etc.

- **Company:** GULP Information Services GmbH
- **Location:** Frankfurt am Main, Germany
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Amazon S3, Data Analysis, Microsoft Azure, Databases, Data Integration, Extract Transform Load (ETL), Data Warehousing, Relational Databases, File Systems, Python (Programming Language), Machine Learning, Microsoft SQL Server, Scrum Methodology, Scaled Agile Framework, Software Engineering, Software Systems, SQL Databases, Data Processing, Large Language Models
- **Published:** September 27, 2026
- **Apply:** https://www.careerjet.de/jobad/de6d3443f08956998b2c88c935ac24522e

## About the Role

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%)



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