Data Engineer (m|w|d) - Private Banking Analytics
Tätigkeitsfeld:
Data Engineering
Bereich:
Geschäftsfeldentwicklung & Prozesse PB & LC
Einsatzort:
Frankfurt am Main, Luxemburg
Karrierelevel:
Berufserfahrene
Beschäftigung:
Vollzeit
Startzeitpunkt:
zum nächstmöglichen Zeitpunkt
Was Sie erwartet
Private Banking Analytics (PBA) ist unsere zentrale Data Analytics Plattform im Private Banking. Wir stellen dem Vertrieb und dem Management tagesaktuelle, bedarfsorientierte Datenprodukte bereit – für fundierte Entscheidungen und messbaren Mehrwert. Unsere Analysen und Reports erreichen 400 Mitarbeiter intern sowie mehr als 1.000 Nutzer bei unseren Partnerbanken.
Unser BizDevOps‑Team ist im Geschäftsfeld Private Banking verankert. Es verantwortet den stabilen, sicheren und effizienten Betrieb der PBA‑Plattform, entwickelt die zugrunde liegenden Datenstrecken kontinuierlich weiter. Dabei vertiefen Sie Ihr fachliches Verständnis für die Prozesse im Private Banking. Bei uns verstehen Sie nicht nur, wie Daten fließen – sondern auch, warum sie fließen und wofür sie genutzt werden. Ihre zukünftigen Aufgaben sind:
* Monitoring der täglichen Datenverarbeitungen und Sicherstellung der Betriebsbereitschaft
* Housekeeping unseres Stacks: Python, SQL, dbt, Dagster, Django, Linux, OpenShift, Git, Tableau
* Troubleshooting bei technischen Herausforderungen in den ELT-Strecken
* Pflege und Optimierung der CI/CD-Pipelines
* Wartung und Weiterentwicklung der Container-Infrastruktur auf OpenShift
* Analyse von Daten in Quellsystemen und Modellierung für die Integration in unsere Datenbank
* Entwicklung von dbt-Modellen und Dagster-Workflows
* Aufbereitung von Data Marts für Tableau als zentrale Reporting-Plattform
* Mitarbeit bei der Einführung von Cloud-Technologien und Aufbau von On-Premise GenAI
Was Sie mitbringen
* Abgeschlossenes Studium im MINT-Bereich oder vergleichbare Ausbildung
* Mehrjährige Berufserfahrung in der Systembetreuung, im IT-Betrieb oder in der Anwendungsentwicklung
* Gute Kenntnisse in Python und SQL
* Vertrautheit mit Linux, Git und Container-Technologien
* Gespür für Daten, Datenstrukturen und Datenqualität
* Grundverständnis von Datenmodellierung und ELT/ETL-Designprinzipien
* Neugier auf fachliche Zusammenhänge – Sie wollen verstehen, was hinter den Zahlen steckt
* Serviceorientierung im Umgang mit internen Stakeholdern und Partnerbanken
* Hands-on-Mentalität und Lust, in einem Team zu arbeiten, das Entwicklung und Betrieb gemeinsam verantwortet
* Fließende Deutschkenntnisse
* Zusätzlich von Vorteil: Erfahrung mit dbt, Dagster, Tableau oder Cloud-Technologien
Was Sie erwartet
Private Banking Analytics (PBA) ist unsere zentrale Data Analytics Plattform im Private Banking. Wir stellen dem Vertrieb und dem Management tagesaktuelle, bedarfsorientierte Datenprodukte bereit – für fundierte Entscheidungen und messbaren Mehrwert. Unsere Analysen und Reports erreichen 400 Mitarbeiter intern sowie mehr als 1.000 Nutzer bei unseren Partnerbanken.
Unser BizDevOps‑Team ist im Geschäftsfeld Private Banking verankert. Es verantwortet den stabilen, sicheren und effizienten Betrieb der PBA‑Plattform, entwickelt die zugrunde liegenden Datenstrecken kontinuierlich weiter. Dabei vertiefen Sie Ihr fachliches Verständnis für die Prozesse im Private Banking. Bei uns verstehen Sie nicht nur, wie Daten fließen – sondern auch, warum sie fließen und wofür sie genutzt werden. Ihre zukünftigen Aufgaben sind:
* Monitoring der täglichen Datenverarbeitungen und Sicherstellung der Betriebsbereitschaft
* Housekeeping unseres Stacks: Python, SQL, dbt, Dagster, Django, Linux, OpenShift, Git, Tableau
* Troubleshooting bei technischen Herausforderungen in den ELT-Strecken
* Pflege und Optimierung der CI/CD-Pipelines
* Wartung und Weiterentwicklung der Container-Infrastruktur auf OpenShift
* Analyse von Daten in Quellsystemen und Modellierung für die Integration in unsere Datenbank
* Entwicklung von dbt-Modellen und Dagster-Workflows
* Aufbereitung von Data Marts für Tableau als zentrale Reporting-Plattform
* Mitarbeit bei der Einführung von Cloud-Technologien und Aufbau von On-Premise GenAI
Was Sie mitbringen
* Abgeschlossenes Studium im MINT-Bereich oder vergleichbare Ausbildung
* Mehrjährige Berufserfahrung in der Systembetreuung, im IT-Betrieb oder in der Anwendungsentwicklung
* Gute Kenntnisse in Python und SQL
* Vertrautheit mit Linux, Git und Container-Technologien
* Gespür für Daten, Datenstrukturen und Datenqualität
* Grundverständnis von Datenmodellierung und ELT/ETL-Designprinzipien
* Neugier auf fachliche Zusammenhänge – Sie wollen verstehen, was hinter den Zahlen steckt
* Serviceorientierung im Umgang mit internen Stakeholdern und Partnerbanken
* Hands-on-Mentalität und Lust, in einem Team zu arbeiten, das Entwicklung und Betrieb gemeinsam verantwortet
* Fließende Deutschkenntnisse
* Zusätzlich von Vorteil: Erfahrung mit dbt, Dagster, Tableau oder Cloud-Technologien