Das Unternehmen sucht einen erfahrenen Senior Data Engineer (f/m/d), der eine entscheidende Rolle in der Entwicklung eines internationalen Gesundheitssystems spielt. In dieser Position sind Sie verantwortlich für die Gestaltung und Optimierung robuster Systeme, die Datenflüsse verwalten und wertvolle Einblicke liefern, die einen echten Unterschied für Patienten, Kliniken und Partner weltweit machen. Zu Ihren Aufgaben gehört die vollständige Begleitung des Softwareentwicklungszyklus mit einem Fokus auf datengestützte Systeme. Sie analysieren Systemflüsse, den Datenverbrauch und die End-to-End-Datenverarbeitungsworkflows. Zudem identifizieren Sie datenbezogene Problembereiche, optimieren die Leistung und lösen Pipeline-Probleme. Sie leiten und tragen aktiv zu mehreren Scrum-Teams bei, indem Sie technische Anleitung und Mentorship bieten. Die Durchsetzung von Best Practices für saubere, sichere und skalierbare Datenverarbeitung gehört ebenfalls zu Ihrem Verantwortungsbereich. Darüber hinaus entwerfen und implementieren Sie robuste Datenarchitekturen für interne Produkte und externe Dateninterfaces. Sie entwickeln und optimieren ETL/ELT-Pipelines, um Gesundheitsdaten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, zu transformieren und zu laden. Die Gewährleistung von Datenqualität, Integrität, Sicherheit und Compliance durch effektive Datenverwaltung ist ein zentraler Bestandteil Ihrer Arbeit. Sie arbeiten eng mit Datenanalysten und Stakeholdern zusammen, um KPI-Dashboards und maßgeschneiderte Berichte unter Verwendung von BI-Tools zu erstellen. Zudem sind Sie für die kontinuierliche Verbesserung der Dateninfrastruktur verantwortlich, um Leistung, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit zu unterstützen. Schließlich forschen und bewerten Sie neue Tools, Technologien und Best Practices zur Verbesserung der Datenabläufe und der Plattformfähigkeiten.

Der ideale Kandidat hat einen Bachelor-Abschluss in Informatik, Computertechnik oder einem verwandten Bereich und bringt mehr als 7 Jahre Berufserfahrung im Bereich Data Engineering oder einer eng verwandten Backend-/datenfokussierten Rolle mit. Ein starkes Verständnis von Datenstrukturen und Algorithmen ist erforderlich. Ausgezeichnete Kenntnisse in Python für die Datenverarbeitung und Pipeline-Entwicklung sind notwendig, ebenso wie umfassende Erfahrung mit SQL- und NoSQL-Datenbanken. Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau und in der Optimierung von ETL/ELT-Pipelines, vorzugsweise im Gesundheitsbereich, ist von Vorteil. Praktische Erfahrung mit Datenverarbeitungs- und Orchestrierungsframeworks wie Apache Spark, Airflow oder ähnlichen Tools wird ebenfalls erwartet. Erfahrung im Entwerfen und Konsumieren von RESTful APIs zur Datenintegration sowie ein solides Verständnis von Git-basierten Workflows und Versionskontrolle sind wichtig. Kenntnisse in Docker und containerisierten Datenanwendungen sowie ein starkes Wissen über saubere, sichere und wartbare Programmierpraktiken sind erforderlich. Vertrautheit mit Agile/Scrum-Methoden und hervorragende Dokumentationsfähigkeiten für technische und nicht-technische Zielgruppen sind von Vorteil. Der Kandidat sollte fließend Englisch in Wort und Schrift beherrschen und in der Lage sein, interne und externe Präsentationen zu halten.