Data Engineer Junior - Schwerpunkt Datenpipelines (m/w/d)

WIR suchen dich! Statt nur Code zu schreiben, möchtest du sehen, wie deine Arbeit wirkt?

Gemeinsam mit fünf Analytics- und Data-Expert*innen entwickelst du in Bonn moderne Datenlösungen für ein ganzheitliches 360°-Kundenprofil und ermöglichst damit datengetriebene Entscheidungen, die zu mehr Inklusion und gesellschaftlicher Teilhabe beitragen. Du startest ab 01. 01. 2027 bei uns.

Tu, was du liebst Du arbeitest an modernen Datenprodukten, die Reporting, Analysen und datengetriebene Entscheidungen in der Aktion Mensch unterstützen. Du unterstützt bei der Bereitstellung kuratierter Daten für Analysen, Reporting und weitere datengetriebene Anwendungsfälle.

Du entwickelst und pflegst Datenpipelines sowie Datenverarbeitungsprozesse zur Bereitstellung hochwertiger Daten. Du wirkst bei der Durchführung von Datenqualitätsprüfungen sowie bei der Analyse und Behebung von Datenfehlern mit.

Du dokumentierst Datenflüsse, Schnittstellen und technische Zusammenhänge nachvollziehbar und verständlich. Du arbeitest eng mit Analyst*innen, Data Scientists, Architektur-, Entwicklungs- und Fachbereichsteams zusammen.

Du unterstützt bei der Umsetzung von Standards für Datenqualität, Governance und Wiederverwendbarkeit von Daten. Die Zeig, was du kannst Du hast erste praktische Erfahrungen im Bereich Data Engineering gesammelt, beispielsweise durch Berufserfahrung, Studium, Werkstudententätigkeiten oder eigene Projekte.

Du verfügst über gute SQL-Kenntnisse und erste Erfahrungen mit Python für die Verarbeitung und Analyse von Daten. Du interessierst dich für Datenmodellierung und moderne Datenplattformen und hast idealerweise bereits erste praktische Berührungspunkte gesammelt.

Du hast erste Erfahrungen mit Datenpipelines, ETL-/ELT-Prozessen oder vergleichbaren Datenintegrationsaufgaben. Wünschenswert sind erste Kenntnisse in Microsoft Fabric, Azure Data Services oder vergleichbaren Cloud- und Datenplattformen. Erfahrungen mit Git oder anderen Versionsverwaltungssystemen sind von Vorteil. Du a