Data Engineer (Python)
Bauen Sie zuverlässige Datenpipelines für große Datenmengen
Wer ist ein Data Engineer?
Dateningenieur·innen betreuen zuverlässige Pipelines—Ingestion, Transformation und Bereitstellung von Datensätzen, die Analytics und ML ohne stille Korruption nutzen.
Die Rolle
- Baut und plant Batch-/Stream-Jobs mit SLAs nach oben und unten.
- Optimiert schwere SQL-/Python-Jobs, damit nächtliche Fenster Datenwachstum überstehen.
Passung ins Team
- Partner von BI, ML und Domain-Owners mit treuen Metrikdefinitionen.
- Koordiniert Orchestrierung und Observability mit Platform/SRE.
- Kodifiziert Verträge, damit Schemas zwischen Squads nicht unbemerkt abdriften.
Fähigkeiten, die früh zählen
- Fortgeschrittenes SQL für inkrementelle Pipelines — minimaler Re-Processing-Aufwand.
- Airflow/dbt/Python-Batch mit Infra-as-Code-Mentalität.
- Warehouse-vs.-Lake-Tradeoffs — Retention und Kosten bewusst dimensionieren.
- CI für Datentransformationen — stille Prod-Brüche wie beim App-Code vermeiden.
- Data-Quality-Tooling — Anomalien, bevor Dashboards irreführen.
- Domain-Glossar-Gewohnheiten — semantische Klarheit skaliert über Helden-Analyst:innen hinaus.
So läuft das Lernen ab
Kurze Theorie und Übungen passend zu deinem Niveau — von Grundlagen bis zu Aufgaben nahe der Praxis.
Start auf der Plattform
Registrierung, Oberfläche und Skills-Diagnose — wir erfassen Level und Einstieg.
Persönlicher Plan
Pfad für deine gewählte Richtung: Themen, Modulreihenfolge und praktische Aufgaben.
Theorie und Praxis zusammen
Nach jedem Theorieblock Aufgaben auf deinem Level — von Übungen bis zu zusammenhängenden Arbeiten für Arbeitgeber:innen.
Feedback
Automatische Checks wo sinnvoll; sonst Fehleranalyse und Hinweise für den nächsten Schritt.
Eigenes Tempo
Rund um die Uhr verfügbar; schwierige Themen wiederholen, bis es sitzt.
Nah an der Arbeit
Fokus auf Abläufe und Artefakte wie im Job: Tickets, Zusammenarbeit und klare Fortschrittsinfos.
Bereit zum Start?
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