Speichern Back to Search Aufgabengebiet Übersicht Ähnliche Jobs hinzugefügt 09/04/2026Technologische Grüne WieseDeine Pipelines sind das Rückgrat für geschäftskritische KI- und Analytics-CasesFirmenprofilMein Mandant ist ein führender Innovationstreiber im Bereich Logistik & Supply Chain. Mit Sitz in Hamburg kombiniert das Unternehmen die Agilität eines Tech-Scale-ups mit der finanziellen Stabilität eines etablierten Marktführers. Hier erwartet dich ein internationales Team aus Data Scientists und Software-Architekten, das Daten nicht als Nebenprodukt, sondern als Kernprodukt versteht.AufgabengebietKonzeption, Aufbau und Skalierung komplexer Datenpipelines (ETL/ELT) zur Integration vielfältiger DatenquellenDesign und Optimierung von Cloud-Data-Warehouses (z. B. Snowflake, BigQuery) und Data LakesSicherstellung der Datenqualität und Performance-Optimierung von DatenbankabfragenEnge Zusammenarbeit mit dem Data-Science-Team, um produktionsreife Datenmodelle bereitzustellenAutomatisierung der Infrastruktur mittels Infrastructure as Code (Terraform) und CI/CD-PipelinesAnforderungsprofilBackground: Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Informatik, Mathematik oder eine vergleichbare QualifikationTech-Stack: Fundierte Erfahrung in Python oder Scala sowie Expertenkenntnisse in SQLCloud-Expertise: Sicherer Umgang mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure oder GCP) und modernen Orchestrierungstools wie Apache AirflowEngineering-Mindset: Erfahrung mit Big-Data-Technologien (Spark, Kafka) sowie ein ausgeprägtes Verständnis für Software-Engineering-Prinzipien (Clean Code, Testing)Soft Skills: Fließende Deutsch- oder Englischkenntnisse und eine proaktive Problemlöser-MentalitätVergütungspaketFlexibilität: 3 Tage Homeoffice pro Woche und flexible Arbeitszeiten für eine echte Work-Life-BalanceEntwicklung: Ein großzügiges jährliches Weiterbildungsbudget und Zugang zu exklusiven Tech-KonferenzenEquipment: State-of-the-Art Hardware (Wahlweise MacBook Pro oder High-End Dell)Kultur: Flache Hierarchien, regelmäßige Team-Events und ein transparentes Gehaltsmodell inklusive BonuszahlungenKontaktAntonio CatoneReferenznummerJN-042026-6991554Telefonnummer+49 162 6319862ZusammenfassungFachbereichInformation TechnologyNäheres BerufsfeldIT DatenanalyseBrancheTransport & DistributionStandortHamburgVertragsartFestanstellungBeraternameAntonio CatoneBeraterkontakt+49 162 6319862ReferenznummerJN-042026-6991554