Data Engineer – dbt Experte, SQL & AWS Redshift_#3517

Project overview

Projektrahmenbedingungen

Project details

Berlin

in der Regel standortunabhängig und remote (Nearshore: Deutschland & EWR)

Laufzeit: 01.12.2026–31.12.2027; ca. 13,00 Monate

Umfang: 202 PT davon 192 remote, 10 Onsite = 95,05% remote (2026: 22 PT remote; 2027: 180 PT davon 10 Onsite)

Vollzeit / Flexibel

Onshore / Nearshore: Deutschland & Europäischer Wirtschaftsraum

Sprache / gefordertes Sprachniveau: Deutsch – Selbständige Sprachverwendung (B2)

Konditionen – Pflichtangaben für Kandidaten

Für die weitere Bearbeitung Ihrer Bewerbung sind diese Angaben zwingend erforderlich:

Bitte nennen Sie Ihre gewünschte Abrechnungsart sowie Ihren Stunden- oder Tagessatz, jeweils getrennt für Remote und Onsite. Geben Sie außerdem an, ob Reisekosten enthalten sind oder separat berechnet werden.

Bei separater Berechnung nennen Sie bitte die Höhe bzw. die Berechnungsgrundlage.

1.1 Projekt-/Verfahrenskontext

1.2 Projektstruktur Projektarbeit im Daten- und Finanzumfeld nach agilen Zusammenarbeitsmodellen (z. B. SAFe, Scrum).

3.1 Scope

4.1 Muss-Anforderungen – 100 % zwingend zu erfüllen

M1: dbt Analytics Engineering Certification oder dbt Fundamental; Nachweis durch Zertifikate

M2: Erfahrungen im Aufbau und der Umsetzung komplexer dbt-Projekte mit dbt-core; Nachweis durch 2 Referenzen.

M3: SQL-Expertise für analytische Datenbanken, idealerweise auf AWS Redshift; Nachweis durch Erfahrungslevel in Jahren: Senior (> 5 Jahre Erfahrung).

4.2 Soll-Anforderungen

S1 (35%): Erfahrung im Einsatz von AWS Redshift; 1 Referenz

S2 (35%): Erfahrung im Einsatz der Open-Source-Orchestrierung Airflow oder dagster; 1 Referenz

S3 (30%): Know-How im agilen Projektmanagement (z. B. IAPM/CAPM, PMI-ACP, Scaled Agile Framework); Nachweis durch Zertifikate.

• Konditionen / Abrechnungsart (Stunden- oder Tagessatz)
• Stundensatz Remote (EUR/Stunde) und Stundensatz Onsite (EUR/Stunde)
• Oder Tagessatz Remote (EUR/Tag) und Tagessatz Onsite (EUR/Tag)
• ggf. Reisekosten
• Im Finanzbereich des DB-Konzerns entsteht mit dem F.HUB eine neue Datenplattform zur zentralen Versorgung mit Finanz- und strukturierten Daten/Datenprodukten für Analytics-Zwecke. Das Projekt steht in Abhängigkeit zum SAP-HANA-Transformationsprojekt Argo. Als Cloud Datawarehouse dient AWS Redshift. Zur Datentransformation, Qualitätssicherung und Dokumentation wird maßgeblich das Python-/SQL-Framework dbt-core eingesetzt.
• Zur Orchestrierung kommen dagster bzw. Airflow zum Einsatz. Der Auftragnehmer unterstützt die fachbereichsnahe IT bei der Konzeption und Realisierung eines produktionstauglichen Setups inkl. Betriebsmodell sowie beim Aufbau nachhaltig wartbarer Datenstrecken unter Einsatz moderner Entwicklungsprinzipien (CI/CD, Versionierung, Reviews, automatisiertes Testing).
• Projektkommunikation auf Deutsch
• Beratung beim Grund-Setup für den dbt-Einsatz (Erarbeitung von teamübergreifenden Konventionen).
• Implementierung von Datenstrecken und -transformationen mit der Python-Open-Source-Library dbt-core (Konventionen, Repository-Organisation, Materialisierungen, dbt-Packages und Entwicklung eigener Makros inkl. Dokumentation).
• Entwicklung von dbt-Modellen und -Makros inkl. Dokumentation und Tests gemäß Anforderungen des Auftraggebers.
• Durchführung von Code-Reviews und Beratung bei der Optimierung der dbt-Transformationen hinsichtlich des Einsatzes auf AWS Redshift.
• Teilnahme an koordinierenden Meetings des Entwicklerteams (Planning, Dailies/Scrums, Retros).