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# Data Engineer Business Intelligence

- **Company:** Deutsche Glasfaser
- **Location:** Düsseldorf, Germany (Remote available)
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Airflow, Amazon Web Services, Data Analysis, Microsoft Azure, Cloud Computing, Databases, Information Engineering, Data Vault Modeling, Data Warehousing, Dimensional Modeling, Python (Programming Language), SQL Databases, Data Processing, Google Cloud, Cloud Platform System, Snowflake, Backend, Data Lakes, Information Technology
- **Published:** October 14, 2026
- **Apply:** https://startup.jobs/data-engineer-business-intelligence-w-m-d-deutsche-glasfaser-8960420

## About the Role

* Abgeschlossenes Studium in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Engineering oder einem vergleichbaren Fachgebiet
 * Erste Erfahrung im Umgang mit Datenbanken und Datenverarbeitung, idealerweise im Umfeld von Data Warehousing oder Data Lakes
 * Fundierte Kenntnisse in SQL sowie erste Erfahrungen mit Python
 * Vertrautheit mit Datenmodellierungsmethoden, z. B. Data Vault oder dimensionale Modellierung
 * Grundlegende Kenntnisse im Umgang mit Cloud-Plattformen, z. B. Azure, AWS oder GCP
 * Sicherer Umgang mit Tools wie Snowflake, dbt oder vergleichbaren Technologien
 * Teamplayer mit positivem Mindset und Blick für Daten und Fakten
 * Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse

## Description

* Weiterentwicklung der Cloud-basierten Datenplattform: Gemeinsam im Team arbeitest du an skalierbaren Lösungen auf Basis moderner Technologien wie Azure, Snowflake, dbt und Airflow.
 * Begleitung des Lebenszyklus von Datenprodukten: Von der Konzeption über Entwicklung und Deployment bis hin zum Betrieb unterstützt du den Aufbau und die Weiterentwicklung stabiler Datenlösungen.
 * Entwicklung und Pflege von Datenpipelines und Datenmodellen: Daten aus unterschiedlichen Quellen integrierst und strukturierst du für eine verlässliche Weiterverarbeitung.
 * Zusammenarbeit in interdisziplinären Teams: In enger Abstimmung mit BI, Analytics und Fachbereichen unterstützt du die Umsetzung datengetriebener Anforderungen.
 * Sicherstellung von Datenqualität und Datenverfügbarkeit: Durch strukturierte Prüfmechanismen und Monitoring trägst du zu einer stabilen und belastbaren Datengrundlage bei.
 * Weiterentwicklung von Standards und Best Practices: Mit deinem Beitrag unterstützt du den Aufbau effizienter Entwicklungsprozesse und einer nachhaltigen BI-Backend-Struktur.