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# Data Engineer

- **Company:** Trianel GmbH
- **Location:** Aachen, Germany
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Apache HTTP Server, Microsoft Azure, Data Architecture, Data Vault Modeling, Data Warehousing, SQL Azure, Azure Data Factory, Snowflake, Information Technology
- **Published:** November 12, 2026
- **Apply:** https://jobs.meinestadt.de/aachen/standard?id=260708327

## About the Role

Informatik
Apache
Datenmodellierung
Englisch
Qualitätssicherung
Data Warehouse
Automatisierung
SQL Azure
Server
IT
Lakehouse
Snowflake
Optimierung
Wirtschaftsinformatik
Energie
Deutsch
Zielorientierung
Teamfähigkeit
Flexibilität
Engagement
Eigenmotivation, Ausbildung - Abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik oder eine vergleichbare Qualifikation bzw. Berufserfahrung
Qualifikation - Mehrjährige Berufserfahrung als Data Engineer oder in einer vergleichbaren Rolle; fundiertes Know-how in Datenarchitektur und -integration sowie im Aufbau und Betrieb moderner Datenplattformen in Azure nach Data Vault 2.0
Expertise - Gute Kenntnisse in Azure Data Factory, dbt und Snowflake sowie in der automatisierten Transformation großer Datenmengen für Data-Lakehouse-, Data-Warehouse- und BI-Lösungen; hands-on-Erfahrung im Einsatz von KI für Datenmodellierung, Datenpipelines und Qualitätssicherung, idealerweise ergänzt um Apache Iceberg, Polaris und KI-Readiness von Datenplattformen; sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
Persönlichkeit - Strukturierte und zielorientierte Arbeitsweise; analytisches und konzeptionelles Denkvermögen; ausgeprägte Teamfähigkeit, hohes Engagement und Eigeninitiative

## Description

Job-Rad
Gesundheitsförderung
Entwicklungsmöglichkeiten
Mobiles Arbeiten
Sportaktivitäten, Expertenarbeit - Weiterentwicklung und Betrieb unserer neuen Datenplattformen für Energiemarktdaten und Reporting; Modernisierung unserer Datenlandschaft und schrittweise Ablösung bestehender Legacy-Systeme
Datenlösungen - Eigenständige Umsetzung fachlicher Datenanforderungen - von der Anforderungsanalyse/-spezifikation über die Datenarchitektur und Implementierung bis zur Qualitätssicherung und zum Betrieb; Sicherstellung einer hohen Qualität, Integrität und Verfügbarkeit geschäftskritischer Daten
Optimierung & KI - Weiterentwicklung, Optimierung und Automatisierung unserer Datenprozesse; gezielter Einsatz von KI in Datenmodellierung, Datenpipelines und Qualitätssicherung