In der Rolle des IT-Consultant Data Engineering (m/w/d) sind Sie verantwortlich für die Entwicklung moderner und skalierbarer Datenplattformen in enger Zusammenarbeit mit unseren Kunden. Ihre Aufgaben umfassen die Konzeption, Entwicklung und Optimierung von Datenarchitekturen, einschließlich Datenbanken, Data Lakes und Lakehouses. Sie entwickeln und betreiben ETL-/ELT-Pipelines und integrieren verschiedene Datenquellen aus operativen und externen Systemen. Dabei stellen Sie die Datenqualität, Performance und Wartbarkeit sicher und unterstützen bei der Einführung cloudbasierter Datenplattformen. Ihre Beratungskompetenz ist gefragt, wenn es um Datenarchitektur, Speicher- und Integrationskonzepte geht. Zudem dokumentieren Sie Datenmodelle und technische Entscheidungen. Sie arbeiten in einem dynamischen Team und haben die Möglichkeit, Verantwortung in Projekten zu übernehmen. Ihre Rolle bietet Ihnen die Chance, Ihre technischen Fähigkeiten in einem innovativen Umfeld weiterzuentwickeln und aktiv zur Verbesserung der Datenarchitekturen unserer Kunden beizutragen.

Der ideale Kandidat verfügt über ein abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Wirtschaftsinformatik oder eine vergleichbare Qualifikation sowie mindestens 3 Jahre einschlägige Berufserfahrung. Sehr gute Kenntnisse in SQL und im Design relationaler Datenmodelle sind unerlässlich. Erfahrung mit Datenbanksystemen wie SQL Server, PostgreSQL, Azure SQL oder ähnlichen Technologien wird vorausgesetzt. Zudem bringen Sie Praxiserfahrung im Aufbau und Betrieb von ETL-/ELT-Prozessen sowie im Umgang mit Data Lakes und Cloud-/Hybrid-Datenplattformen mit. Idealerweise haben Sie bereits mit Microsoft-Datenservices wie Azure Data Factory oder Azure Synapse gearbeitet. Analytisches und strukturiertes Arbeiten sowie ein gutes technisches Verständnis für komplexe Datenflüsse sind wichtig. Sie sollten professionell im Kundenumfeld auftreten und eigenverantwortlich arbeiten können. Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift (mindestens C1 Level) sind erforderlich. Zusätzliche Kenntnisse in Python für Datenaufbereitung oder Automatisierung sowie Erfahrung in agilen Projektumfeldern sind von Vorteil.