Gestalten Sie die technologische Basis der gruppenweiten Datenplattform eines innovativen Unternehmens aktiv mit. Die Mission besteht darin, erfolgreiche Kundenbeziehungen durch moderne IT-Lösungen zu fördern. Wenn Sie sich für innovative, datengetriebene Lösungen begeistern und die nachhaltige Verbesserung von Datenverfügbarkeit und -qualität vorantreiben möchten, sind Sie hier genau richtig. In dieser Rolle sind Sie verantwortlich für die Entwicklung, Implementierung und kontinuierliche Optimierung von robusten, skalierbaren Daten-Pipelines und ELT-Strecken, die von On-Premises-Quellsystemen bis hin zu modernen Cloud-Lösungen reichen. Dazu gehört die Integration und Aufbereitung heterogener, strukturierter und unstrukturierter Datenquellen zu analysierbaren Datensätzen für verschiedene Geschäftsbereiche. Sie arbeiten eng mit Data Scientists, Business Analysts sowie technischen und fachlichen Stakeholdern zusammen, um Use Cases umzusetzen und neue Datenprodukte zu entwickeln. Darüber hinaus wirken Sie an der technischen Weiterentwicklung und Standardisierung der Datenplattform-Infrastruktur mit, insbesondere im Hinblick auf Business Continuity Management und zukünftige Skalierbarkeit. Ein technologieagnostisches Mindset ist hierbei von großer Bedeutung: Sie evaluieren neue Technologien und Trends und bringen Ihre Erfahrung aktiv ein. Zudem unterstützen Sie die Implementierung von Data Governance, Qualitätsstandards und Compliance-Richtlinien in den Engineering-Prozess und teilen Ihr Wissen sowie Best Practices innerhalb eines multiprofessionellen, unternehmensweiten Teams.

Der ideale Kandidat bringt Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie Azure und/oder Databricks mit. Kenntnisse in SQL, Python und ELT-Werkzeugen sowie ein Grundverständnis für Datenmodellierung und Datenarchitekturen sind ebenfalls erforderlich. Eine abgeschlossene Ausbildung oder ein Studium im Bereich Informatik, Wirtschaftsinformatik oder eine vergleichbare Qualifikation ist wünschenswert. Berufserfahrung als Data Engineer, vorzugsweise in komplexen Unternehmensumfeldern mit modernem Cloud-Technologie-Stack, wird erwartet. Praktische Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb von Datenpipelines sowie im Umgang mit relationalen und nicht-relationalen Datenbanken sind von Vorteil. Kenntnisse in der Integration verschiedener Datenquellen und im Aufbau modularer Datenlösungen sind ebenfalls wichtig. Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse sind erforderlich, ebenso wie die Bereitschaft, sich neue Tools und Technologien anzueignen.