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Geforderte Skills
api
aws
ci/cd
classification
cloud computing
clustering
consulting
data analysis
data engineering
data exploration
data lake
data science
data visualization
devops
docker
etl
git
power bi
process automation
project management
python
python data libraries
python visualization
reporting
sap
spark
sql
supply chain
tableau
time series
Stellenbeschreibung
Start: 01.01.2026 | Remote: 100%
Beschreibung
Westhouse ist eines der führenden internationalen Recruitment Unternehmen für die Vermittlung von hochqualifizierten Fachexperten in Bereichen wie IT Life Cycle, SAP, Engineering, Kaufmännischem und Fachberatung.
Für unseren Kunden suchen wir aktuell eine/n
Junior Data Engineer (m/w/d)
Rahmeninformationen
Referenz: 176233
Einsatzort: Remote/Berlin
Starttermin: 01.01.2026
Arbeitszeit: Vollzeit 220 PT/8 PT Onsite
Dauer: 31.12.2026
Sprachen: Deutsch, Englisch
Ihre Qualifikationen
- Muss-Kriterien (bitte nur bewerben, wenn ALLE Muss-Kriterien erfüllt sind):
- Mind. 1 Jahr Erfahrung in der SW-Entwicklung (z.B. GIT, CICD, Testing)
- Mind. 1 Projekterfahrung in der Dashboard-Entwicklung mit z.B. PowerBi, QuickSight oder Tableau
- Mind. 1 Jahr Projekterfahrung in der Entwicklung und Automatisierung von ETL-Strecken und der Datenmodellierung mittels der für die geforderte Pipeline-Entwicklung erforderlichen Tools und Programmiersprachen (SQL. Python,...)
- Mind. 1 Projekterfahrung mit der für die Pipeline-Entwicklung erforderlichen AWS Cloud Technologien und deren Managed Services
- Mind. Englischkenntnisse auf C1-Niveau
- Soll-Kenntnisse:
- Mind. 1 Projekterfahrung im Bereich Data Science und der Anwendung bestehender Prognose-/Klassifikations-/Clusteringalgorithmen
- Mind. 1 Projekterfahrung mit agilen & skalierten Arbeitsmethoden
- Mind. 1 Jahr Praktische Erfahrung mit Docker Containern
- Mind. 1 Projekterfahrung in der Branche Transport & Logistik, insbesondere im Umgang mit unterschiedlichen Datenformaten, Qualitätseinschränkungen und Verarbeitungsprozessen auf vorgelagerten Data Lakes
Ihre Aufgaben
- Analyse und Beurteilung von Daten und Entwicklung von Daten Pipelines basierend auf der bestehenden Architektur und dem aktuellen Zonen-Konzept (raw – trusted – refined)
- Erstellung von Datenvisualisierungen und -berichten
- Automatisierung von Datenprozessen
- Data Exploration von neuen Datenquellen sowie Implementierung von geeigneten Datenstrukturen
- Fachliche Unterstützung im SCRUM Team, Teilnahme an Refinements, Plannings, Reviews, Retros
- Erstellung von Daten-Pipelines auf Basis von Python, Apache Spark, PySpark, Pandas, SQL, Boto3 API, SNS, SQS und REST
- Zur Pipeline Erstellung notwendige Implementierung, Konfiguration und Nutzung der serverless AWS-managed Infrastruktur, speziell AWS Batch, AWS S3, AWS Athena, AWS Glue, AWS MWAA
Interessiert?
Wir freuen uns auf Ihre aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen in elektronischer Form.