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Bereich: Data Analytics | Standort: Frankfurt, Deutschland | Typ: Praktikum
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Wir suchen einen motivierten und detailorientierten Data Engineering Intern, der unser Data Analytics-Team unterstützt. Diese Position ist ideal für Studierende oder kürzlich Graduierte, die praktische Erfahrungen in der Dateninfrastruktur und im Datenmanagement sammeln möchten. Der erfolgreiche Kandidat wird an der Entwicklung und Wartung robuster Datenpipelines und -infrastrukturen mitarbeiten, um sicherzustellen, dass Daten effizient verarbeitet und für die Analyse bereitgestellt werden.
Hauptaufgaben
Unterstützung bei der Entwicklung und Wartung von Datenpipelines für die Verarbeitung großer Datenmengen.
Mithilfe bei der Implementierung und Verwaltung von Datenbanken und Data Warehouses.
Mitarbeit an ETL-Prozessen (Extract, Transform, Load), um sicherzustellen, dass Daten korrekt integriert und für die Analyse bereitstehen.
Unterstützung bei der Sicherstellung der Datenqualität durch Implementierung von Datenqualitätsmanagement-Praktiken.
Zusammenarbeit mit Datenanalysten und BI-Teams, um sicherzustellen, dass Dateninfrastrukturen den Analyseanforderungen entsprechen.
Erstellung von Dokumentationen und Berichten über Dateninfrastruktur und -prozesse.
Laufendes Studium oder kürzlich abgeschlossenes Bachelor-Studium in Informatik, Informationstechnologie, Datenwissenschaft oder einem verwandten Bereich.
Grundkenntnisse in Datenbanken und Datenverarbeitungstechnologien.
Erste Erfahrung mit ETL-Prozessen und Datenqualitätsmanagement von Vorteil.
Starke analytische Fähigkeiten und die Fähigkeit, technische Probleme zu lösen.
Gute Kommunikations- und Teamfähigkeiten.
Grundkenntnisse in Programmiersprachen wie SQL, Python oder ähnlichen sind von Vorteil.
Praktische Erfahrung in einem dynamischen und wachsenden Bereich der Datenanalyse.
Mentoring durch erfahrene Fachleute im Bereich Data Engineering.
Möglichkeiten für berufliches Wachstum und potenziell ein Angebot für eine Festanstellung nach erfolgreichem Abschluss des Praktikums.
Zugang zu den neuesten Technologien und Tools im Bereich Data Engineering.
Eine unterstützende und kollaborative Arbeitsumgebung.
Flexible Arbeitszeiten, die es ermöglichen, akademische Verpflichtungen zu erfüllen.
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