Data Engineering & DWH Spezialist (ETL/SQL)

Start: Januar 2025

Dauer: 12 Monate +
Lokation: Remote (vereinzelte Termine in München)
Vertragsart: Arbeitnehmerüberlassung

Beschreibung:
Im Bereich der Krankenversicherungen werden die Leistungs- und Bestandssysteme modernisiert. Deren Daten dient als Datengrundlage für das Aktuariat, Controlling und Vertrieb. Die Daten werden im Data Warehouse konsolidiert und kontextualisiert und den Abteilungen für ihre statistischen und analytischen Tätigkeiten bereitgestellt. Damit eine Versorgung der Nutzer des DWH mit den aktuellen Daten sichergestellt ist, muss das DWH an die neuen Systeme angepasst werden. Im Zuge der Systemmodernisierungen werden sich sowohl die Geschäftsprozesse als auch Datenstrukturen verändern. Dies muss im DWH entsprechend berücksichtigt werden.

Aufgaben:

* Analyse und Bewertung der neuer Datenquellen zur Integration in das bestehende Data Warehouse

* Analyse und Mapping der neuen und alten Datenstrukturen und Durchführung der fachlichen und technischen Konsolidierung

* Konzeption, Umsetzung und Testen von Datenmodellen über alle Layer des Data Warehouses hinweg

* Zusammenarbeit mit den Data Engineers zur Umsetzung der ETL-Jobstrecken an und innerhalb des Data Warehouses

* Zusammenarbeit mit Datenlieferanten und internen IT-Teams, um Anforderungen zu identifizieren und technische Spezifikationen für die Anbindung neuer Datenquellen zu erstellen.

* Koordinierende Schnittstelle zwischen Data Engineers, BI-Analysten und anderen Stakeholdern zur Erfüllung datenbezogener Anforderungen/Arbeitspakete innerhalb des Projekts

Anforderungen:

* Fundierte SQL- und Datenmodellierungskenntnisse (Nutzung von Modellierungstools wie Erwin o.ä.) sind ein muss

* Vorherige Umsetzungserfahrung in Data Warehouse-Projekten, idealerweise in Projekten wo große Datenquellen konsolidiert oder migriert werden mussten

* Strukturierte Arbeitsweise, mit starkem Analysefähigkeiten

* Know-How zu Datenstrukturen von Systemen adesso IHP und IHC von Vorteil aber kein muss

* Vorkenntnisse mit BI Tools wie SAS 9.4 oder Power BI von Vorteil aber kein muss