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Data Engineer (m/w/d)

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nexible ist das agile Spin-Off, das mit prominenten Großunternehmen im Rücken Versicherung neu denkt. Mit modernster Technologie stellen wir den Menschen und die Gemeinschaft wieder in den Mittelpunkt – ganz im Sinne der Grundidee einer Versicherung.

Als neues InsurTech-Unternehmen setzen wir in einzigartiger Weise auf volldigitale Versicherungslösungen, die unsere Kunden begeistern. Und du kannst von Anfang an dabei sein.

Werde Teil unseres hochqualifizierten, sympathischen Teams. Unsere Experten unterschiedlicher Branchen freuen sich auf Deine Unterstützung. Gemeinsam bauen wir unser faszinierendes Geschäftsmodell auf und entwickeln es weiter. Das alles in einer wirklich netten Atmosphäre, in der du Dich frei, innovativ und unternehmerisch entfalten kannst. Natürlich mit mobilem Office und Vertrauensarbeitszeit.

Zeit für eine Veränderung? Willkommen bei nexible.

Dein Profil & unsere Anforderungen

Dein Profil

Mindestanforderungen:
  • Du hast bereits Erfahrung im Schreiben und Managen von ETLs mit komplexen Datensätzen gesammelt
  • Du trägst gerne Verantwortung, schätzt die enge Zusammenarbeit in kleinen Teams und liebst es agil (z.B. Kanban oder SCRUM) zu arbeiten.
  • Du hast starke Programmierkenntnisse in Python (Pandas, Numpy etc.) und SQL (postgres, MySQL etc.).
  • Du hast Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS/Azure/GCP).
  • Du hast Erfahrung mit Workflow-Management/ETL-Tools (Airflow, AWS Glue, Luigi etc.).
Nice-to-have:
  • Da wir im Hause Airflow verwenden, ist Erfahrung mit dem Tool ein Plus für uns.
  • Bereits mit AWS gearbeitet zu haben, ist ein großer Vorteil.
  • Ebenso Kenntnisse von Spark und Kubernetes sind ein Plus.
  • Es wäre für dich von Vorteil, bereits in der Versicherungsbranche gearbeitet zu haben.

Unsere Anforderungen

  • Konzeption und Entwicklung von skalierbaren Datenpipelines und Datenmodellen, einschließlich der Durchführung von Datenbereinigung, -transformation und -qualitätsprüfungen.
  • Übernahme der Verantwortung für bestehende Datenpipelines und Sicherstellung, dass diese regelmäßig aktualisiert werden, um die Anforderungen der Business-Stakeholder zu erfüllen.
  • Enge Zusammenarbeit mit den Data Scientists/Analysten in den Teams und Sicherstellung, dass das Team und die Stakeholder jederzeit Zugriff auf die erforderlichen Qualitätsdatensätze haben
  • Kontinuierliche Verbesserung der skalierbaren Dateninfrastruktur, einschließlich Maßnahmen zur Sicherstellung der Datenqualität, Überwachung und Tests

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