Ziel des Projekts

Im Rahmen der Modernisierung der Datenplattform sollen die bestehenden ETL-Prozesse, die aktuell in IBM DataStage implementiert sind, auf das Framework dbt (data build tool) migriert werden.

Die zugrunde liegende Datenbasis liegt auf einer Oracle-Datenbank und soll künftig über dbt effizienter, skalierbarer und transparenter transformiert werden. Ziel ist die Ablösung von DataStage, die Vereinfachung der ETL-Landschaft sowie die Einführung moderner Best Practices in Datenmodellierung, Testing und Deployment.

Aufgaben im Projekt

• Analyse und Dokumentation der bestehenden ETL-Prozesse in DataStage

• Konzeption der Zielarchitektur für dbt auf Basis von Oracle

• Migration der Transformationen von DataStage in dbt-Modelle (inkl. Tests und Dokumentation)

• Aufbau einer CI/CD-Pipeline zur Automatisierung von Tests und Deployments (z. B. GitLab/GitHub)

• Sicherstellung von Best Practices in dbt (Modellierung, Versionierung, Dokumentation)

• Zusammenarbeit mit Data Engineers, BI-Teams und Fachbereichen zur Sicherstellung der fachlichen Anforderungen

• Wissensaufbau & Schulung interner Teams für den Betrieb mit dbt

Must-Have Skills

• Mehrjährige Erfahrung in dbt (Core oder Cloud)

• Tiefe Kenntnisse in SQL und Datenmodellierung (Star Schema, Data Vault, Snowflake Schema)

• Erfahrung mit Oracle-Datenbanken (Datenmodellierung, Performance-Tuning)

• Fundierte Kenntnisse in ETL-/ELT-Architekturen

• Erfahrung in der Migration von Legacy-ETL-Tools (idealerweise DataStage) nach modernen Frameworks

• CI/CD-Know-how (Git, Deployment-Automatisierung)

Nice-to-Haves

• Kenntnisse in Cloud Data Warehouses (Snowflake, BigQuery, Redshift, Azure Synapse)

• Erfahrung mit Orchestrierungstools wie Airflow, Dagster oder Prefect

• Projekterfahrung im Banking- oder Industrieumfeld

Rahmenbedingungen

• Start: asap

• Dauer: 3 Monate (Option auf Verlängerung)

• Auslastung: 80–100 %

• Modell: Remote-first, mit einzelnen Workshops vor Ort (nach Absprache)