Entwicklung und Orchestrierung zuverlässiger ETL- und Datenpipelines mit Python sowie Integration heterogener Datenquellen aus CRM-, ERP-, Web-, Marketing- und weiteren Business-Systemen

Konzeption skalierbarer Cloud-Datenarchitekturen und performanter Datenmodelle mit Google BigQuery sowie kontinuierliche Optimierung hinsichtlich Wartbarkeit, Datenqualität und Kosten

Entwicklung aussagekräftiger KPIs, Aggregationen und Analysemodelle sowie Aufbereitung geschäftsrelevanter Erkenntnisse in interaktiven Dashboards mit Tableau oder Power BI

Technische Beratung unterschiedlicher Stakeholder, Übernahme eigener Datenprojekte sowie Weiterentwicklung von Standards, Methoden und Best Practices für Analytics und Data Engineering

Fundierte Kenntnisse in SQL, relationalen Datenbanken und modernen Cloud Data Warehouses, idealerweise Google BigQuery, kombiniert mit sehr guten Python-Kenntnissen für ETL, APIs und Datenverarbeitung

Praktische Erfahrung mit Dataform, dbt oder vergleichbaren Transformationstechnologien sowie sicherer Umgang mit Git-basierten Entwicklungs- und Collaboration-Prozessen

Gutes Know-how innerhalb der Google Cloud Platform, insbesondere Cloud Functions sowie idealerweise Cloud Run, Scheduler und IAM; Erfahrung mit BI-Lösungen wie Tableau oder Power BI von Vorteil

Analytische und pragmatische Persönlichkeit mit ausgeprägtem Business-Verständnis, überzeugender Kommunikation sowie Deutschkenntnissen auf C1/C2- und Englischkenntnissen auf mindestens B2-Niveau