, um uns und unsere Kund*innen sicher nach vorn zu bringen. Sie genießen flache Hierarchien, können Ihre Ideen einbringen und die Zukunft des Kernbankensystems aktiv mitgestalten als Software Entwickler (m/w/d) im Bereich Data Warehouse

Als Data Warehouse Entwickler entwickeln Sie ein internes Data Warehouse im Banking Umfeld und erstellen Auswertungen. Ihr neuer Arbeitgeber ist ein deutsches Bankhaus mittelständischer Größe mit langjähriger

viel Freiraum, sich weiterzuentwickeln. Denn bei ifm zu arbeiten heißt: Do what you love. Für unseren Standort in Essen suchen wir Sie als Data Warehouse Developer (m/w/d) Kennziffer: 2025-3262 • Konzeption und Weiterentwicklung

Als SAP Business Objects Entwickler entwickeln Sie ein internes Data Warehouse im Banking Umfeld und erstellen Auswertungen. Ihr neuer Arbeitgeber ist ein deutsches Bankhaus mittelständischer Größe mit langjähriger

mit der Entwicklung und dem Betrieb von Datenpipelines. • Erfahrung mit Cloud Data Warehouses, idealerweise BigQuery. • Gute Python-Kenntnisse. • Einen sicheren Umgang mit Git und Interesse an gemeinsamen Entwicklungsstandards

-Lake-Entwicklung begleiten Sie die gesamte Prozesskette – von der Anforderungsermittlung über die Konzeption bis hin zum Programmieren, Testen und 3rd-Level-Support. • Sie entwickeln die Data-Lake-Komponenten

wir zum 01.01.2026 unbefristet in Vollzeit eine*n Data Warehouse Architect / Data Modeler (m/w/d) • Konzeption und Weiterentwicklung einer skalierbaren Datenarchitektur und Datenmodelle in enger Abstimmung mit relevanten

. Sie verantworten den Prozess von der Modellierung im Data Warehouse über die Backend-Logik bis hin zur fertigen Auswertung und sorgen dabei für höchste Datenqualität und Performance. Zu Ihren Aufgaben gehören: • Entwicklung von Power

Strategie. • Technologieverständnis: Du kennst und verstehst Data & Analytics Architekturen auf Basis moderner Technologien, egal ob Data Warehouse, Data Lake oder Data Lakehouse. • Datenanalyse: Gemeinsam mit Data

-Management sowie Change-Management-Kompetenz • Technisches Verständnis von Datenarchitekturen (Data Lakes/Warehouses) und Automatisierung von Data-Quality-Checks • Hands-on-Mentalität sowie teamübergreifende Einflussnahme

in Projekten, im Team und bei der verwaltungsinternen Kundschaft beraten unser Data Warehouse nach dem Data-Vault-2.0-Standard und des Business-Intelligence-Systems innerhalb der vorgegebenen Architektur in einem interdisziplinären

Erfahrungen mit). • Tech Stack: Du besitzt tiefgreifende, praxiserprobte Kenntnisse im Aufbau und der Verwaltung eines Data Warehouse und der Softwareentwicklung im Backend (Python, o.ä.) wie auch im Frontend (Vue, React o. ä

Erfahrungen mit). • Tech Stack: Du besitzt tiefgreifende, praxiserprobte Kenntnisse im Aufbau und der Verwaltung eines Data Warehouse und der Softwareentwicklung im Backend (Python, o.ä.) wie auch im Frontend (Vue, React o. ä

Erfahrungen mit). • Tech Stack: Du besitzt tiefgreifende, praxiserprobte Kenntnisse im Aufbau und der Verwaltung eines Data Warehouse und der Softwareentwicklung im Backend (Python, o.ä.) wie auch im Frontend (Vue, React o. ä

Warehouse, Data Management oder Data Lake Umfeld, • Gute Kenntnisse in der Konzeptionierung, Architektur, Entwicklung und Implementierung von Cloud Datenplattformen (Data Warehousing, Data Lake oder Data Lakehouse

Warehouse, Data Management oder Data Lake Umfeld, • Gute Kenntnisse in der Konzeptionierung, Architektur, Entwicklung und Implementierung von Cloud Datenplattformen (Data Warehousing, Data Lake oder Data Lakehouse

Warehouse, Data Management oder Data Lake Umfeld, • Gute Kenntnisse in der Konzeptionierung, Architektur, Entwicklung und Implementierung von Cloud Datenplattformen (Data Warehousing, Data Lake oder Data Lakehouse

Warehouse, Data Management oder Data Lake Umfeld, • Gute Kenntnisse in der Konzeptionierung, Architektur, Entwicklung und Implementierung von Cloud Datenplattformen (Data Warehousing, Data Lake oder Data Lakehouse

Warehouse, Data Management oder Data Lake Umfeld, • Gute Kenntnisse in der Konzeptionierung, Architektur, Entwicklung und Implementierung von Cloud Datenplattformen (Data Warehousing, Data Lake oder Data Lakehouse

im Aufbau und Design von Datenarchitekturen sowie im Data Engineering. Tools wie Python, SQL und Snowflake bzw. Databricks sind dir bekannt. Dein Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung innovativer DWH-, Data-Lake- und Cloud