Data Engineer (all genders welcome)

Dein Alltag, nur ohne Alltag

• Du entwickelst, implementierst und betreibst moderne Datenpipelines über unterschiedliche Datenquellen hinweg.
• Du konzipierst und realisierst Lakehouse- und Data-Warehouse-Lösungen für Reporting-, Analytics- und AI-Anforderungen.
• Du integrierst neue Datenquellen und entwickelst Ingestion-, Transformations- und Orchestrierungsprozesse.
• Du setzt Datenverarbeitungslogiken mit SQL, Python und modernen Data-Engineering-Technologien um.
• Du arbeitest eng mit Product Ownern, Fachbereichen und Consumer-Teams zusammen, um Anforderungen in technische Lösungen zu übersetzen.
• Du stellst Datenqualität, Stabilität und Performance durch Monitoring, Testing und automatisierte Prozesse sicher.
• Du analysierst Fehlerursachen, optimierst bestehende Datenprozesse und sorgst für einen zuverlässigen Betrieb.

Hier bringst Du Dich ein

• Du entwickelst skalierbare Datenplattformen und wiederverwendbare Pipeline-Standards weiter.
• Du gestaltest moderne Datenarchitekturen entlang von Lakehouse-, Warehouse- und Medallion-Prinzipien.
• Du etablierst nachhaltige Datenmodelle für Reporting, Analytics und datengetriebene Entscheidungen.
• Du verantwortest die Qualität, Performance und Wirtschaftlichkeit von Datenlösungen.
• Du setzt DevOps-Prinzipien wie Versionierung, Code Reviews, Continuous Integration und Continuous Delivery (CI/CD) sowie automatisierte Deployments konsequent um.
• Du setzt moderne KI-Werkzeuge in Deinem Arbeitsalltag ein und nutzt sie, um Entwicklungsprozesse effizienter und qualitativ hochwertiger zu gestalten.
• Du bringst neue Technologien, Cloud-Services und KI-nahe Datenlösungen in unsere Projekte ein.
• Du dokumentierst Datenflüsse, Modelle und Zusammenhänge und unterstützt den Wissenstransfer im Team.

Dein Umfeld: Team, Tools, Zusammenarbeit

Team & Setup

• Du arbeitest in einem interdisziplinären Team aus Data Engineers, Consultants, Architektinnen und Analytics-Spezialistinnen.
• Du profitierst von einem flexiblen und hybriden Arbeitsmodell mit hoher Eigenverantwortung.
• Du arbeitest eng mit Fachbereichen sowie Expert*innen aus Data, AI und Business Analytics zusammen.

Tools & Arbeitsweise

• Du arbeitest mit SQL, Python, Spark sowie Microsoft Fabric, Azure Synapse Analytics, Azure Data Factory und Azure DevOps.
• Du nutzt moderne Entwicklungsstandards mit Git, Pull Requests, Code Reviews und CI/CD-Pipelines.
• Du setzt KI-gestützte Werkzeuge gezielt ein, um Entwicklungs-, Analyse- und Dokumentationsaufgaben effizient zu unterstützen.

Deine Lernkurve bei COSMO CONSULT

Woche 1 bis 4: Ankommen und verstehen

• Du lernst unsere Datenplattformen, Kundenprojekte und Architekturprinzipien kennen.
• Du arbeitest Dich in unsere Datenmodelle, Entwicklungsprozesse und Deployment-Standards ein.
• Du übernimmst erste Aufgaben in bestehenden Datenintegrations- und Analytics-Projekten.

Nach 3 Monaten: Übernehmen und umsetzen

• Du verantwortest eigene Datenpipelines und technische Arbeitspakete.
• Du setzt Anforderungen selbstständig in belastbare Datenlösungen um.
• Du arbeitest sicher mit unseren Cloud-, DevOps- und Deployment-Prozessen.

Nach 6 Monaten: Weiterentwickeln und mitgestalten

• Du gestaltest aktiv die Weiterentwicklung unserer Datenplattformen mit.
• Du bringst eigene Ideen zu Architektur, Automatisierung, Datenqualität und KI-gestützten Arbeitsweisen ein.
• Du etablierst Dich als kompetente Ansprechperson für moderne Data-Engineering-Themen.

Das bringst Du mit

• Erste praktische Erfahrung oder Berufserfahrung im Aufbau und Betrieb von Data-Warehouse-, BI- oder Analytics-Lösungen.
• Gute Kenntnisse in SQL sowie erste Erfahrungen mit Python, Spark oder vergleichbaren Technologien.
• Kenntnisse in der Entwicklung von ETL- beziehungsweise ELT-Prozessen und Datenpipelines.
• Grundlegendes Verständnis von Datenmodellierung sowie modernen Lakehouse- oder Warehouse-Architekturen.
• Erste Erfahrungen mit Versionskontrolle, Code Reviews und CI/CD im Datenkontext.
• Erfahrungen mit Microsoft Fabric, Azure Synapse Analytics, Azure Data Factory oder vergleichbaren Plattformen sind von Vorteil.
• Interesse an modernen AI- und Data-Platform-Ansätzen.
• Fähigkeit, fachliche Anforderungen strukturiert in technische Lösungen zu übersetzen.
• Strukturierte Arbeitsweise sowie Spaß daran, Neues zu lernen.
• Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse.

Deine Vorteile.

• Flexible Arbeitszeiten
• Weiterentwicklung
• Innovation Challenge
• Events
• Sprachkurse
• Vielfältige Benefits