Google Cloud Platform - Junior Data Engineer; m​/w​/d) Remote

Als Junior Data Engineer arbeitest du gemeinsam mit erfahrenen Kolleg
* innen an modernen Datenlösungen und konkreten Kundenprojekten auf der Google Cloud Platform. Dein Schwerpunkt liegt auf der Transformation, Modellierung und Qualitätssicherung von Daten in Google Big Query.

Du übernimmst klar definierte Aufgaben und Arbeitspakete zunehmend selbständig. Gleichzeitig erhältst du die fachliche Begleitung, die du für deine Weiterentwicklung benötigst.

In diesen Bereichen wirkst du konkret:

Du unterstützt bei der Anbindung unterschiedlicher Datenquellen und arbeitest an zuverlässigen ELT-/ETL-Prozessen für Web-, Marketing-, CRM-, ERP- und weitere Unternehmensdaten.

Du analysierst Fehler in Datenpipelines und entwickelst dich abhängig von deinen Vorkenntnissen in Themen wie Python, APIs, Cloud Functions oder Adverity weiter.

Du transformierst und modellierst Daten mit SQL in Google Big Query und entwickelst Datenmodelle mit Dataform oder vergleichbaren Frameworks wie dbt.

Du setzt fachliche Logiken, KPIs und Aggregationen um und achtest auf verständliche, performante und kostenbewusste Lösungen.

Du stellst die Datenqualität durch Tests, Monitoring und Plausibilitätsprüfungen sicher und dokumentierst deine Lösungen nachvollziehbar.

Du hältst vereinbarte Standards zu Qualität, Datenschutz und Informationssicherheit ein.
Du stellst aufbereitete Daten über Views, Tabellen, Snapshots oder Exporte für Analyse, Reporting und Aktivierung bereit.

Je nach Interesse und Kompetenzen unterstützt du auch bei der Visualisierung in Tableau oder Power BI sowie bei der Aktivierung von Marketing- und Kundendaten.

Zusammenarbeit & Kundenprojekt

Du arbeitest gemeinsam mit erfahrenen Data Engineers, BI-Entwickler und Projektmanager
* innen an konkreten Kundenprojekten.

Du übernimmst klar definierte Arbeitspakete zunehmend selbständig und kommunizierst Fortschritt, Abhängigkeiten, Blocker und offene Fragen frühzeitig.

Du arbeitest professionell und dienstleistungsorientiert mit Kund
* innen und internen Fachpersonen zusammen.

Du entwickelst dich mittelfristig auch im Beratungs- und Kundenkontext weiter – von der Aufnahme von Anforderungen bis zur Erklärung technischer Lösungen und Präsentation von Ergebnissen.

Reviews, Pairing und fachlicher Austausch helfen dir, deine Lösungen und Arbeitsweise kontinuierlich weiterzuentwickeln.

Mindestens sechs Monate praktische Erfahrung im Data Engineering – beispielsweise aus einer ersten beruflichen Funktion, einem Praktikum, einem Traineeship oder vergleichbaren Projekten

Gute SQL-Kenntnisse und erste praktische Erfahrung mit Google Big Query oder einem vergleichbaren Cloud Data Warehouse

Grundlegende praktische Erfahrung in der Datenmodellierung

Idealerweise erste Erfahrung mit Dataform, dbt oder einem vergleichbaren Transformations- und Modellierungsframework

Verständnis grundlegender Modellierungs- und Architekturkonzepte wie Star Schemas und Medallion Architecture

Erfahrung mit Git und versionierten Entwicklungsprozessen
Grundkenntnisse im Bereich Cloud-Infrastruktur und Interesse an der Arbeit mit der Google Cloud Platform

Analytisches Denken sowie eine strukturierte, sorgfältige und pragmatische Arbeitsweise
Hoher Qualitätsanspruch und die Fähigkeit, klar definierte Aufgaben selbständig umzusetzen

Bereitschaft, Fragen frühzeitig zu stellen, Feedback aufzunehmen und Verantwortung schrittweise auszubauen

Interesse daran, dich mittelfristig auch in Richtung Beratung und Kundenkontakt weiterzuentwickeln

Sehr gutes Deutsch und gutes Englisch

Erste Berührungspunkte mit GCP-Diensten wie Cloud Storage, Cloud Functions, Cloud Run, Scheduler, IAM oder Monitoring

Python-Kenntnisse für Datenverarbeitung und Automatisierung
Grundkenntnisse im Umgang mit APIs, JSON und strukturierten Dateien

Erfahrung mit…