Daten begeistern Dich. Technische Lösungen setzt Du strukturiert und zuverlässig um.

Du möchtest moderne Datenplattformen entwickeln und dabei mit aktuellen Cloud-, Analytics- und KI-Technologien arbeiten? Dann bringst Du bei uns Daten in Bewegung und schaffst die Grundlage für Reporting, Analytics und Artificial Intelligence (AI).

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.

• Du entscheidest wann und wo , damit es für Dich, Dein Team und Deinen Arbeitstag am besten passt.

• Auf Deiner Reise bist Du nicht allein. Durch unser Level Up Programm gestalten wir Deine berufliche Zukunft gemeinsam.

• Wir fragen nicht ob, sondern wie. Unsere Innovation Challenge und die Trainings in unserem COSMO College sind nur einige Beispiele dafür.

• Es ist uns wichtig, dass es Dir gut geht. Das bringen wir durch verschiedene Wege und Benefits zum Ausdruck.

• Wir kümmern uns um Mensch und Umwelt. Mit #thepowerofpeople schaffen wir einen sicheren Raum für eine positive, nachhaltige und internationale Zusammenarbeit.