Senior Data Engineer SQL

Senior Data Engineer SQL Gestalten Sie vertrauenswürdige Bankdaten mit Experten-SQL, skalierbaren Pipelines und Modellierung auf Enterprise-Niveau. Senior Data Engineer SQL Jobbeschreibung: SQL-Entwicklung & Datenmodellierung Entwickeln und optimieren Sie komplexe SQL-Transformationen zur Unterstützung von Analysen, Reporting und finanziellen/regulatorischen Anforderungen. Arbeiten Sie mit bestehenden Enterprise-Datenmodellen (Data Vault, dimensional, 3NF, domänengetriebene Strukturen) und tragen Sie zu diesen bei. Stellen Sie sicher, dass die SQL-Logik performant, wartbar und auf die Modellierungsstandards abgestimmt ist. Implementieren und warten Sie Datenqualitätsprüfungen, Validierungsregeln und SQL-Tests. Pflegen Sie eine klare Dokumentation, Lineage und Metadaten zur Unterstützung von Transparenz und Governance. Unterstützen Sie die Reduzierung technischer Schulden (Architectural Debt) und helfen Sie dabei, eine saubere, konsistente Datenumgebung aufrechtzuerhalten. Data Pipelines & Integration Engineering Bauen und warten Sie SQL-zentrierte ETL/ELT-Datenpipelines. Nutzen Sie [Tools], wo es für Automatisierung, API-Integration oder Workflow-Effizienz vorteilhaft ist. Implementieren Sie Ingestion-Muster für Batch-, inkrementelle und Near-Real-Time-Datenflüsse. Gewährleisten Sie Monitoring, Observability und den zuverlässigen Betrieb von Daten-Workflows. Business Intelligence Enablement Erfahrung mit Tableau oder anderen BI-Tools ist ein großes Plus, insbesondere für: Strukturierung von SQL-Datensätzen, die für den BI-Konsum optimiert sind. Unterstützung der Datenaufbereitung, Extraktionslogik und Backend-Performance. Unterstützung von Dashboard-/Report-Designern bei der Fehlerbehebung, beim Prototyping und bei der Governance. Cross-funktionale Zusammenarbeit Arbeiten Sie mit den Teams aus den Bereichen Finance, Risk, Compliance und Business zusammen, um Anforderungen in hochwertige Datenlösungen zu übersetzen. Arbeiten Sie eng mit Data Architects zusammen, um die Übereinstimmung mit den Modellierungsstandards sicherzustellen. Unterstützen Sie die Fehlerbehebung über Ingestion, Modellierung und operative Prozesse hinweg. Tragen Sie zur Plattformentwicklung, zu Engineering-Verbesserungen und Roadmap-Initiativen bei. Kommunizieren Sie effektiv mit sowohl technischen als auch geschäftlichen Stakeholdern. Data Platform & Operational Excellence Arbeiten Sie mit Platform- und Infrastructure-Teams zusammen, um SQL-Workloads zuverlässig in der Produktion zu betreiben. Wenden Sie Engineering Best Practices an: Versionskontrolle, Dokumentation, Tests, Codequalität. Über den Kunden: Diese etablierte Finanzdienstleistungsorganisation operiert in einem stark regulierten Bankenumfeld und liefert datengesteuerte Lösungen, die Finance, Risk, Compliance, Reporting und den Geschäftsbetrieb unterstützen. Ihre Technologieteams verwalten komplexe Enterprise-Datenplattformen und strukturierte Datenmodelle mit einem starken Fokus auf Zuverlässigkeit, Governance, Transparenz und Performance. Die Organisation modernisiert ihre Datenlandschaft kontinuierlich durch skalierbare SQL-Entwicklung, automatisierte Pipelines, robuste Tests und verbesserte Observability. Zusammenarbeit ist zentral und bringt Data Engineers, Architects, Platform-Spezialisten und Business-Stakeholder zusammen, um komplexe Anforderungen in vertrauenswürdige Datenprodukte zu übersetzen. Mit Sitz in Luxembourg kombiniert das Arbeitsumfeld internationale Erfahrung, agile Bereitstellung und hohe Engineering-Standards. Die Kultur schätzt Eigenverantwortung, klare Kommunikation, kontinuierliche Verbesserung und praktische Problemlösungen über den gesamten Enterprise-Datenlebenszyklus hinweg. Anforderungen: Bachelor- oder Masterabschluss in einem relevanten Bereich. 5+ Jahre in Data Engineering oder SQL-lastigen Backend-Rollen im Bankenumfeld. Nachgewiesene Erfahrung in der Arbeit mit strukturierten Enterprise-Datenmodellen. Hands-on-Erfahrung mit Data Vault (Data Vault 2.0 bevorzugt), einschließlich Design, Implementierung und Wartung von Data-Vault-Lösungen auf Enterprise-Ebene. Starke Erfahrung mit dbt (Data Build Tool), einschließlich Entwicklung, Testen, Dokumentation und Deployment von Datentransformations-Pipelines. SQL-Kenntnisse auf Expertenniveau, einschließlich komplexer Abfrageentwicklung, Performance-Tuning und Optimierung. Starke Erfahrung in der Entwicklung skalierbarer SQL-gesteuerter Datentransformationen und ELT/ETL-Pipelines. Erfahrung in der Arbeit mit und Erweiterung von Enterprise-Datenmodellen, einschließlich dimensionaler Modellierung, SCDs und 3NF-Architekturen. Starke Kommunikationsfähigkeiten und Stakeholder-Engagement. Analytisch, detailorientiert und ein proaktiver Problemlöser. Sicher im Umgang mit agilen, iterativen Delivery-Umgebungen. jpidd74d2c6jm jit0832jm jiy26jm