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ETL / Data Engineer

committance AG · Montabaur | Deutschland · Hybrid, Onsite

Gehalt auf Anfrage

Gefunden am 05.06.2026

Match

84%

Fit in Skills, Kultur und Entwicklungspfad.

Beschreibung

Job Zusammenfassung In dieser Rolle konzipierst du ETL- und Data-Pipelines mit Tools wie Informatica oder Python und arbeitest an spannenden Kundenprojekten, bei denen Flexibilität und moderne Technologien im Fokus stehen. Job Zusammenfassung In dieser Rolle konzipierst du ETL- und Data-Pipelines mit Tools wie Informatica oder Python und arbeitest an spannenden Kundenprojekten, bei denen Flexibilität und moderne Technologien im Fokus stehen. Deine Rolle im Team Konzipieren & Implementieren von ETL / Data Pipelines mit gängigen ETL-Werkzeugen wie Informatica, Talend, KNIME, Oracle Data Integrator, SSIS oder mittels Skripting (Python, Impala, SQL). Mit welchen Tools und Sprachen Du für uns arbeitest, hängt von Dir ab: wir suchen die Kundenprojekte passend zu unseren Mitarbeitern aus, nicht umgekehrt! Unsere Erwartungen an dich Qualifikationen Du bist ein Teamplayer. Agil ist kein Fremdwort für Dich. Du hast verhandlungssichere Deutschkenntnisse (C1 oder besser). Erfahrung Du hast bereits umfangreiche praktische Erfahrungen in dieser oder in einer ähnlichen Rolle. Idealerweise hast Du auch bereits Erfahrungen mit Big Data, Git, Virtualisierung oder der Cloud. Unser Angebot Spannende Kundenprojekte. Flexible Arbeitszeiten. Bis zu 100% Homeoffice abhängig vom Projekt. Umfangreiches Equipment, auch zur Privatnutzung. Modernes Büro mit 3D-Drucker zum Mitbenutzen für alle. Benefits Work-Life-Integration ⏰ Flexible Arbeitszeiten 🏠 Home Office Themen mit denen du dich im Job beschäftigst IoT Cloud Computing AI Big Data Metadaten Level: Erfahren Job Feld: Data Anstellung: Vollzeit Vertragsart: Unbefristetes Dienstverhältnis Arbeitsmodell: Hybrid, Onsite Unternehmenstyp: Etablierte Firma Branche: Internet, IT, Telekom Ort: Montabaur | Deutschland

Tech Stack

PythonSQL

Warum passt du zu dieser Stelle?

Fit technisch: Stark auf Backend und API-Architektur.

Gaps: Fehlende Tool-Erfahrung in 1-2 Schlüsselbereichen.

Success-Wahrscheinlichkeit: Hoch bei schneller Einarbeitung.