Join our global team of experts

At Diconium, we do digital business transformation across various industries. As a team member, you will work on projects that generate value from software, data, and AI by delivering strategies and solutions that challenge conventional industry practices and drive technological progress. Together with over 2,300 fellow experts, you enable Fortune 500 firms, global market leaders, and SMEs to maximize the impact of their digital initiatives and achieve digital excellence. In everything we do, we prioritize people and genuine human connections, ensuring a supportive and inclusive work environment. And we give you maximum flexibility thanks to our hybrid workplace.

DAS ERWARTET DICH

• Du entwirfst und entwickelst skalierbare Data Pipelines, um große Mengen an Daten effizient zu verarbeiten und zu analysieren.

• Du bewertest und implementierst neue Technologien und Tools im Bereich Data Engineering, um die Effizienz und Leistung unserer Datenverarbeitungsprozesse kontinuierlich zu verbessern.

• Du unterstützt unsere Kunden bei der einfachen und transparenten Beschaffung der notwendigen Daten, um intelligente Data-Produkte in verschiedenen Bereichen (Mobilität, Automobil, Industrie, Consumer, Finanzwesen und Non-Profit-Organisationen) zu entwickeln.

• Du arbeitest eng mit Data Scientists und Analysten zusammen, identifizierst potenzielle Datenquellen und evaluierst deren Nutzen, um die Anforderungen an die Daten zu verstehen und geeignete Lösungen zu entwickeln.

• Du teilst dein Fachwissen und deine Erfahrungen mit anderen Teammitgliedern, trägst zum Wissensaustausch und zur Weiterentwicklung des Teams bei und übernimmst eine fachliche Führungsrolle innerhalb des Teams.

• Du entwickelst und pflegst Dokumentationen zu Data Engineering-Prozessen, Best Practices und Technologien.

DAS BRINGST DU MIT

Must haves:

• Relevante Berufserfahrung von mindestens 5 Jahren im Bereich Data Engineering
• Fundierte Kenntnisse in mindestens einer Programmiersprache (wie Python, Java oder Scala) und Erfahrung mit Big Data Technologien (wie Hadoop, Spark oder Kafka)
• Fundierte Kenntnisse in Batch- und Real-Time Data Processing Frameworks wie z.B. Apache Spark, Apache Flink oder Ähnlichen
• Praktische Erfahrung mit Cloud-basierten Datenplattformen (Azure, AWS oder GCP), Verständnis von Datenmodellierung & Datenarchitektur und Erfahrung mit D atabricks
• Erfahrung in der fachlichen Führung und der Beratung von Kunden zu technischen Konzepten

Nice to have:

• Kenntnisse in der Entwicklung von Machine Learning Pipelines und Modellen
• Erfahrung im Projektmanagement mit agilen Methoden wie SAFe, Scrum oder Kanban
• Vertrautheit mit DataOps-Praktiken und DevOps-Konzepten
• Erfahrung in der Implementierung von Data Quality- und Data Governance-Frameworks

WAS WIR DIR BIETEN

Entdecke neue Fähigkeiten und baue deine Stärken aus. Passe deinen Arbeitstag an deinen persönlichen Lebensstil an. Feiere Gemeinschaft, Nachhaltigkeit und Vielfalt. Und versüße dir dein Arbeitsleben mit zu dir passenden Benefits!

Berufliche & Persönliche Weiterentwicklung: Entwickle dich beruflich und persönlich weiter, zum Beispiel durch Trainingsprogramme, kostenlose Sprachkurse, Kompetenzzentren oder die Rewrite-Tech-Community.

Flexible Work-Life-Balance: Profitiere von hybrider Arbeit, Workations, flexiblen Arbeitszeiten, Eltern-Support, Sabbaticals und mehr.

Feiere Vielfalt & Nachhaltigkeit: Engagiere dich in unserem Sustainability Hub, in unseren Communities, als Teil der Diversity-Taskforce und bei After-Work-Aktivitäten.

Umfassende Benefits: Freu dich auf Upgrades, die über das Arbeitsleben hinausgehen: von ÖPNV-Ticket und Jobrad über Gesundheitsangebote und Altersvorsorge bis hin zu zahlreichen Rabatten.

WAS WIR WERTSCHÄTZEN

Bei Diconium schätzen und erkennen wir die einzigartigen Perspektiven und Erfahrungen jedes Einzelnen an. Vor diesem Hintergrund begrüßen und schätzen wir jede Bewerbung gleichermaßen. Gleichzeitig treten wir entschieden gegen jegliche Art von Diskriminierung und Belästigung aufgrund von Geschlecht, Alter, Hautfarbe, Religion, sexueller Orientierung, Herkunft, Behinderung, Geschlechtsidentität und anderen geschützten Merkmalen ein.