Als führendes Unternehmen im Bereich Softwarelösungen für das Gesundheitswesen sind wir in 19 Ländern tätig und beschäftigen über 9.000 engagierte Mitarbeitende. In dieser Position wirst Du in einem dynamischen und innovativen Umfeld arbeiten, das voller Möglichkeiten steckt. Mit Deinem Einsatz und Deiner Leidenschaft hast Du die Gelegenheit, einen nachhaltigen Unterschied zu machen. Wir suchen Menschen, die die Kraft von KI im E-Health-Umfeld spüren, den Wandel mitgestalten wollen und mit neugieriger Leidenschaft erkennen, wie Technologie Gesundheit smarter, einfacher und besser machen kann. Gemeinsam gestalten wir das Gesundheitssystem der Zukunft. In Deiner Rolle als Senior Data Engineer designst und betreibst Du die Data-Pipelines, die unsere Data Services antreiben. Du verwandelst kuratierte Arzneimittel-, Verordnungs- und klinische Referenzdaten in verlässliche, aktuelle und performant abfragbare Datensätze für unsere SaaS-Produkte und Partner. Dabei baust und wartest Du robuste ETL/ELT-Pipelines in Python mit FastAPI-Services sowie Apache-Spark-/Scala-Workloads, immer mit Fokus auf Datenqualität, Lineage, Observability und Kostenoptimierung. Du arbeitest eng mit Product Management, AI Engineers und Architekt:innen zusammen und entwirfst Data Products, die neue AI-native Features und Partnerintegrationen ermöglichen. Du nutzt moderne Technologien, um die Entwicklung von Pipelines und Analysen deutlich zu beschleunigen. Das Team legt großen Wert auf wiederverwendbare Data-Engineering-Skills und Workflows. Deine Expertise im Engineering wird durch automatisierte Tests, CI/CD, Observability und stringentes Schema-Management ergänzt. Wir bieten Dir ein flexibles Arbeitsumfeld, in dem Du an zwei Tagen pro Woche mobil und an drei Tagen vor Ort arbeiten kannst. Zudem erwarten Dich attraktive Standorte mit regelmäßigen Events und einem hohen Fokus auf Deine persönliche und berufliche Entwicklung.

Für diese Position bringst Du mehrjährige Senior-Erfahrung im Data Engineering mit Python mit und kannst einen klar nachweisbaren Track Record im Betrieb produktiver Datenpipelines in regulierten oder geschäftskritischen Umgebungen vorweisen. Ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Engineering, Mathematik, Physik oder einem vergleichbaren technischen Studiengang ist Voraussetzung. Du verfügst über sehr gute SQL-Skills sowie Erfahrung mit mindestens einem modernen Data Stack, wie beispielsweise Airflow, dbt, Spark/PySpark oder Kafka, und Cloud-Datenplattformen – idealerweise AWS. Kenntnisse in Infrastructure-as-Code mit Terraform und GitOps/ArgoCD sind ebenfalls von Vorteil. Du hast nachweislich effektive AI-Tools im Software- und Data-Engineering eingesetzt und besitzt Erfahrung im Design von AI-Pipelines und Context Engineering. Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift sind erforderlich. Persönlich zeichnest Du Dich durch ausgeprägte Problemlösungsstärke, Innovationsfreude, hohe Proaktivität und ein unternehmerisches Mindset aus, das sich klar mit unserem Healthcare-Purpose und der Verantwortung für Patientensicherheit deckt.