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# Referent Data Analytics

- **Company:** BW Bank
- **Location:** Ludwigsburg, Germany
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Big Data, Continuous Integration, Extract Transform Load (ETL), Relational Databases, Database Queries, Python (Programming Language), Unix Shell, NoSQL, Release Management, Scala (Programming Language), SQL Databases, Toolchain, Parquet, Scripting, Apache Spark, Git, Pyspark, Kubernetes, Information Technology, Data Analytics, Control M
- **Published:** June 29, 2026
- **Apply:** https://de.indeed.com/viewjob?jk=b65a525036dee74e

## About the Role

* Abgeschlossenes Studium der Informatik oder Wirtschaftsinformatik mit Programmierkenntnisse in Scala (Spark), PySpark und Python
 * Sehr gute SQL-Kenntnisse und sicherer Umgang mit Datenbankabfragen und -optimierung
 * Fundierte Datenbankgrundlagen im Bezug auf Relationale Datenbanken sowie Nicht-relationale Datenbanken (z. B. NoSQL-Technologien)
 * Praxiserfahrung im Umgang mit Parquet und idealerweise weiteren Big-Data-Formaten
 * Sehr gute ETL-Kenntnisse und Erfahrung im Aufbau robuster Datenlade- und Transformationsprozesse
 * Erfahrung mit Kubernetes und Container-Technologien
 * Umgang mit der Linux-Shell (Scripting)
 * Kenntnisse in Deployment- und Development-Prozessen: Git und Branching-Strategien sowie CI/CD-Pipelines (Toolchain)
 * Erfahrung mit einem Job-Steuerung-Tool, idealerweise Control-M
 * Ausgeprägte Freude am Arbeiten mit Daten und an komplexen Datenflüssen
 * Bereitschaft, sowohl in der Entwicklung als auch im Betrieb Verantwortung zu übernehmen
 * Bankfachliches Know-how oder hohe Bereitschaft, sich in bankfachliche Themen einzuarbeiten
 * Analytische und strukturierte Arbeitsweise, Teamfähigkeit und Kommunikationsstärke, Bereitschaft Wissen zu teilen

## Description

* Verantwortung für die Datenanbindung und -bereitstellung für KI und Data Analytics sowie Sicherstellung von Struktur, Effizienz, Stabilität und Performance im Datenhaushalt der S-DAP
 * Sicherstellung des stabilen produktiven Betriebs der Datenversorgung durch Monitoring, Fehleranalyse und Ablaufautomatisierung
 * Entwicklung und Betrieb robuster sowie skalierbarer Datenlade- und Transformationsprozesse auf der S-DAP für unterschiedliche Abnehmer
 * Überführung fachlicher Datenanforderungen in eine strukturierte Datenbereitstellung unter konsequenter Berücksichtigung des "Need-to-know"-Prinzips
 * Mitwirkung im S-DAP Releasemanagement sowie an der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Datenversorgung


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