• Mindestens 4 Jahre praktische Erfahrung im Cloud Data Engineering mit dem Schwerpunkt auf Datenintegration und dem Aufbau moderner Datenpipelines.
• Tiefgreifende technische Expertise im Google Cloud Data Stack (BigQuery, Dataflow, Managed Airflow, Dataplex, Pub/Sub, Cloud DLP) oder vergleichbar fundierte Erfahrung auf AWS/Azure.
• Nachweisbare Erfolge bei der Implementierung und Automatisierung stabiler Lakehouse-Pipelines unter konsequentem Einsatz von Infrastructure-as-Code (Terraform), modernen Data-Transformation-Frameworks (z.B. dbt Core) und CI/CD-Praktiken.
• Fundierte Kenntnisse in der Integration hybrider Datenlandschaften und unterschiedlichster Quellsysteme, einschließlich SAP-Systemen (S/4HANA, CDC, ODP/CDS) sowie Streaming-Workloads mit hohem Datenvolumen.
• Praktische Erfahrung bei der Implementierung moderner Governance-Lösungen (z.B. Collibra) sowie robuster Sicherheits- und Compliance-Standards (z. B. VPC Service Controls, Policy Tags, GoBD).
• Starker Fokus auf die kontinuierliche Sicherung von Systemstabilität, Skalierbarkeit und hoher Datenqualität.
• Sicherer Umgang mit agilen Arbeitsweisen sowie professionellen Entwicklungsstandards und die Bereitschaft, diese technischen Best Practices aktiv im Team zu teilen und vorzuleben.
• Verhandlungssichere Englischkenntnisse und sehr gute Deutsch- bzw. Rumänischkenntnisse.

• Technische Verantwortung für die Anbindung unterschiedlichster Quellsysteme und den Aufbau stabiler Datenpipelines als Basis unserer Datenprodukte.
• Konzeption und Umsetzung robuster Ingest-Muster – von Batch-Verarbeitung bis High-Volume-Streaming – sowie kontinuierliche Optimierung der Pipelines.
• Strukturierte Verarbeitung und Transformation von Rohdaten über verschiedene Datenzonen hinweg hin zu harmonisierten und performanten Datenprodukten.
• Sicherstellung eines stabilen Pipeline-Betriebs mit Fokus auf Verfügbarkeit, Sicherheit, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz.
• Enge Zusammenarbeit mit dem Lead Data Platform Engineer bei der Etablierung moderner Entwicklungsstandards sowie technische Begleitung und Mentoring der Data Engineers in Bukarest und Ulm.
• Gemeinsame Entwicklung passender Datenprodukte mit den Fachbereichen, die konkrete Business-Anforderungen und Probleme lösen.
• Mitgestaltung des kulturellen Wandels von klassischen DWH-Strukturen hin zu agilen, domänenorientierten Datenprodukt-Teams auf Basis einer zentralen Data Platform.

• Eine Greenfield-Gelegenheit, vom ersten Tag an eine neue GCP Data & Analytics Platform für einen der größten familiengeführten Handelskonzerne Europas mitzugestalten und aufzubauen.
• Moderne Technologien, anspruchsvolle Integrationsthemen und ein Umfeld, in dem technologische Exzellenz ausdrücklich erwünscht ist.
• Flexibles Arbeitsmodell (Desksharing und mobiles Arbeiten).
• Einkaufsrabatt für Mitarbeitende.
• Gute Vereinbarkeit von Beruf und Familie.
• Verkehrsgünstige Lage im Ulmer Norden.
• Subventioniertes Betriebsrestaurant.

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