Job
- Level
- Erfahren
- Ort
- München
- Arbeitsmodell
- Hybrid, Onsite
- Job Feld
- BI, Database
- Anstellung
- Vollzeit
- Vertragsart
- Befristetes Dienstverhältnis
Job Zusammenfassung
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
Deutscher Landwirtschaftsverlag GmbH
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.
Description
- Unternehmensgröße
- 50-249 Employees
- Unternehmenstyp
- Etablierte Firma
- Arbeitsmodell
- Hybrid, Onsite
- Branche
- Öffentlicher Dienst, Verbände
Data Engineer
- Ort
- München
- Arbeitsmodell
- Hybrid, Onsite
- Diversität
- Für alle Personen geeignet (m/w/d)
