Data Engineer

Newsletter Server Software-Engineering Cloud Data Processing Geoinformatik Berufserfahrung Snowflake Apache Informatik Datenmodellierung AWS Python Data Science Apache Spark GIT ETL Engineering Automatisierung Qualitätsbewusstsein Selbstständige Arbeitsweise Flexibilität, Du konzipierst, entwickelst und betreibst skalierbare ETL-/ELT-Pipelines für große strukturierte und unstrukturierte Datenbestände. Du implementierst performante Datenverarbeitungsprozesse mit Python, SQL und PySpark/Apache Spark. Du automatisierst wiederkehrende Abläufe und verbesserst bestehende Workflows hinsichtlich Stabilität, Wartbarkeit und Laufzeit. Du entwickelst technische Qualitätsprüfungen, Monitoring- und Fehlerbehandlungsmechanismen für produktive Datenprozesse. Du integrierst Geo-, Markt- und soziodemografische Daten aus unterschiedlichen Quellen in konsistente Datenmodelle. Du unterstützt räumliche Analysen und stellst geeignete Datenstrukturen und Verarbeitungsschritte für Geodaten bereit. Du bewertest neue Technologien und Datenquellen und begleitest deren sichere und nachhaltige Integration in unsere Datenprodukte. Du übersetzt fachliche Anforderungen gemeinsam mit Data Scientists, Produktmanagement und weiteren Stakeholdern in robuste technische Lösungen. Du hinterfragst Daten und Ergebnisse fachlich, erkennst Auffälligkeiten und trägst dazu bei, neue Merkmale und datengetriebene Anwendungsfälle zu entwickeln.

Das bringst du mit

Ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Engineering, Geoinformatik, Data Science oder einer vergleichbaren Fachrichtung. Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und SQL; praktische Erfahrung mit PySpark oder Apache Spark ist besonders willkommen. Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb von Datenpipelines sowie in der effizienten Verarbeitung großer Datenmengen. Erfahrung mit Datenmodellierung, Git, automatisierten Tests und Software-Engineering-Praktiken. Erfahrung mit Cloud-Datenplattformen, idealerweise AWS, sowie Technologien wie S3, EMR, Snowflake oder vergleichbaren Lösungen. Du verstehst die Besonderheiten verteilter Datenverarbeitung und kannst Datenprozesse hinsichtlich Laufzeit, Ressourcenverbrauch und Skalierbarkeit optimieren. Kenntnisse in der programmatischen Verarbeitung von Geodaten, z. B. mit GeoPandas, PostGIS, GeoParquet oder Apache Sedona, sind von Vorteil. Ein gutes fachliches Verständnis für Dateninhalte: Du prüfst Plausibilität, erkennst Zusammenhänge und gehst Ursachen systematisch auf den Grund. Eine strukturierte, eigenständige Arbeitsweise, ausgeprägtes Qualitätsbewusstsein und Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit. Die Fähigkeit, technische Entscheidungen und komplexe Sachverhalte verständlich gegenüber unterschiedlichen Stakeholdern zu vermitteln.

Technisch anspruchsvolle Aufgaben an der Schnittstelle von Data Engineering, Data Science und Geoinformatik. Die Möglichkeit, umfangreiche Datenbestände, produktive Datenprozesse und datenbasierte Produkte aktiv weiterzuentwickeln. Viel Gestaltungsspielraum für moderne Architekturen, Automatisierung und eigene technische Ideen. Ein erfahrenes, kollegiales Team mit kurzen Abstimmungswegen und gegenseitigem Wissensaustausch. Flexible Arbeitsmodelle mit einer Kombination aus Büro und mobilem Arbeiten. Eine fundierte Einarbeitung und Möglichkeiten zur fachlichen und persönlichen Weiterentwicklung.

Über uns

Seit über 50 Jahren unterstützt Acxiom Marken und Agenturen dabei, datengetriebene Marketingentscheidungen zu treffen. Als Teil eines international aufgestellten Unternehmens arbeiten wir mit führenden Marken und Agenturen erfolgreich zusammen.

Bei Acxiom fördern wir Vielfalt, Chancengleichheit und ein respektvolles Miteinander. Denn wir sind überzeugt, dass unterschiedliche Perspektiven zu besseren Ergebnissen führen.