Job
In dieser Position entwickelst du Datenmodelle, bewertest Speicherformen und konzipierst Datenpipelines, während du mit SQL und Python arbeitest, um Reporting-Lösungen in Power BI zu implementieren.
Job-Technologien
Deine Rolle im Team
- Datenmodellierung & Architektur: Du entwickelst konzeptionelle, logische und physische Datenmodelle (Star-/Snowflake-Schema, idealerweise auch Data Vault) und ordnest Zielbilder wie Lakehouse, Medallion-Architektur oder Data Mesh sachlich ein - mit einer begründeten Empfehlung für den jeweiligen Kontext, nicht nach Trend.
- Auswahl der passenden Speicherform: Du bewertest relationale, Dokument-, Key-Value-, Graph- und Vektordatenbanken hinsichtlich Konsistenz, Skalierung und Kosten und triffst fundierte Entscheidungen für den jeweiligen Anwendungsfall.
- Datenbanken in der Tiefe: Du arbeitest sicher mit SQL, inkl. Query-Tuning, Execution Plans, Indizierung und Partitionierung (z.B. PostgreSQL), und bringst idealerweise produktive Erfahrung mit NoSQL-Systemen wie MongoDB, Cassandra, DynamoDB oder Redis mit.
- Pipelines & Integration (Batch und Streaming): Du konzipierst und betreibst Datenpipelines und hast praktische Erfahrung mit Kafka (Topics, Partitionierung, Consumer Groups, Schema Registry, Exactly-once-Semantik).
- Reporting & Analytics: Du nutzt Power BI über klassisches Reporting hinaus - mit DAX, Semantikmodellierung und Row-Level Security.
Unsere Erwartungen an dich
Ausbildung
- Du bringst ein abgeschlossenes Studium, z.B. im Bereich Informatik, Mathematik, Naturwissenschaften oder eine vergleichbare Aus- bzw. Weiterbildung mit.
Qualifikationen
- Zudem verfügst du über sehr gute SQL-Kenntnisse (Query-Tuning, Execution Plans, Indizierung, Partitionierung) sowie fortgeschrittene Python-Kenntnisse für Transformation, Automatisierung und produktiven Einsatz.
- Du hast ein fundiertes Verständnis für Datenmodellierungskonzepte (dimensionale Modellierung, Data Vault, Star-/Snowflake-Schema) und moderne Architekturansätze (Medallion, Data Mesh, Lakehouse).
Erfahrung
- Deine mehrjährige Berufserfahrung als Data Engineer (m/w/d), idealerweise im Umfeld von Data Warehouses, Data Lakes oder Lakehouse-Architekturen zeichnet dich aus.
- Erfahrung im Umgang mit Cloud-Plattformen, vorzugsweise Microsoft Azure, sowie idealerweise mit Microsoft Fabric bringst du ebenfalls mit, genauso wie den sicheren Umgang mit Power BI, inklusive DAX, Semantikmodellierung und Row-Level Security.
Unser Angebot
- Die Stelle ist auf zwei Jahre befristet.
Benefits
Work-Life-Integration
Gesundheit, Fitness & Fun
Themen, mit denen du dich im Job beschäftigst
Job-Standorte
Das ist dein Arbeitgeber
Der Deutsche Landwirtschaftsverlag ist ein Fachverlag, der 365 Mitarbeiter beschäftigt und jährlich über 68 Millionen Euro Umsatz generiert. Das medienübergreifende Portfolio umfasst Fach- und Special Interest-Magazine, Online-Portale und -Shops, Apps, Veranstaltungen, Seminare sowie Awards und Marktforschung.
- 50-249 Mitarbeitende
- Etablierte Firma
- Onsite, Hybrid
- Öffentlicher Dienst, Verbände
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