Freelance Data Engineer (m/w/d)

Rahmendaten

<strong>Freelance Data Engineer (m/w/d)</strong><br> <br> <strong>Rahmendaten</strong><br> <strong>Start:</strong> 18. Oktober 2026<br> <strong>Laufzeit:</strong> 18.10.2026 – 17.04.2027 (ca. 6 Monate)<br> <strong>Verlängerungsoption:</strong> Ja (3–6 Monate möglich)<br> <strong>Einsatzort:</strong> 100% remote<br> <strong>Reisebereitschaft:</strong> Keine <hr><strong>Aufgaben</strong> <ul> <li><strong>Pipeline-Architektur:</strong> Konzeption und Implementierung robuster Datenpipelines und Integrationslösungen im Rahmen von Datenplattform-Initiativen. <li><strong>ETL/ELT-Entwicklung:</strong> Design, Entwicklung und Optimierung skalierbarer Prozesse für Data Ingestion, Transformation und Consumption. <li><strong>Cloud Data Warehousing:</strong> Aufbau und Bereitstellung zielgerichteter Cloud-Data-Warehouse-Lösungen im Microsoft Azure-Umfeld. <li><strong>Datenmodellierung:</strong> Erstellung konzeptioneller, logischer und physischer Datenmodelle nach Best Practices (insb. Star Schema und Data Vault). <li><strong>Orchestrierung:</strong> Automatisierung von Workflows und Pipeline-Steuerungen mit Apache Airflow und dbt. <li><strong>Code-Entwicklung:</strong> Bereitstellung effizienter Data-Engineering-Lösungen auf Basis von Python und SQL. <li><strong>Stakeholder-Management:</strong> Enger Austausch mit Fach- und Technik-Teams zur Anforderungserhebung, Validierung und Lösungsberatung. <li><strong>AI & Engineering Practices:</strong> Beratung beim effektiven Einsatz KI-gestützter Entwicklungstools und moderner Data-Engineering-Standards. </ul> <hr><strong>Qualifikationen / Anforderungen</strong> <ul> <li><strong>Erfahrung:</strong> Mindestens 5 Jahre fundierte Berufserfahrung als Data Engineer. <li><strong>Tech-Stack:</strong> Sehr starke Hands-on-Kenntnisse in Python, SQL, Apache Airflow und dbt. <li><strong>Cloud & Data Warehousing:</strong> Nachgewiesene Praxis in Microsoft Azure sowie Snowflake und/oder Databricks. <li><strong>Methoden:</strong> Tiefes Verständnis für Datenmodellierung (Star Schema, Data Vault) und ETL/ELT-Architekturen. <li><strong>AI-Assisted Tools:</strong> Vertrautheit mit KI-Entwicklungstools und -Konzepten (z. B. Claude Code, Codex, MCP). <li><strong>Soft Skills & Sprache:</strong> Starke analytische Fähigkeiten, ausgeprägte Problemlösungskompetenz, verhandlungssicheres Englisch in Wort und Schrift. <li><strong>Nice-to-Have:</strong> Erfahrung mit dltHub, agilem Arbeiten, Data Governance / Data Quality sowie dem Aufbau von Enterprise-Cloud-Plattformen. </ul>