Oldenburg, 25.03.2026 Referenz # 5337

HR-DevOps & Data Engineer (w/d/m)

Weil die erfolgreiche Energiewende nicht länger warten kann: Bei EWE widmen wir uns dem Ziel einer nachhaltigen, klimaneutralen Energieversorgung und dem Betrieb intelligenter Energie- und Telekommunikationsnetze, um digitale Teilhabe für alle zu ermöglichen. Werde Teil unserer Mission und wachse mit uns.

Deine neue Herausforderung:

In Deiner Rolle entwickelst Du die technischen Grundlagen einer modernen, datengetriebenen HR-Organisation.
Du verantwortest skalierbare Pipelines, robuste Schnittstellen, zuverlässigen Plattformbetrieb und die Automatisierung zentraler HR-Datenprozesse.

Moderne Datenpipelines & Integrationen:

• Skalierbare ETL‑/ELT‑Strecken für HR‑Daten (z. B. Snowflake, Databricks, ADF, Fivetran) entstehen durch Deine konzeptionelle und technische Umsetzung

• Bei der Datenmodellierung entwickelst Du hochwertige Transformationen und stellst zugleich Datenqualität und Verfügbarkeit sicher

• In enger Abstimmung mit den Senior Data & AI Analysten sorgst Du dafür, dass Features, Datenmodelle und Datendienste für Analytics und KI bereitstehen

​Schnittstellen und Integrationen:

• Du entwickelst moderne, sichere Schnittstellen wie REST, OpenAPI und EventStreaming

• Zudem integrierst Du HR-Systeme wie Workday und SAP in die zentrale Datenplattform

​DevOpsVerantwortung und Plattformbetrieb:

• Die Automatisierung von Deployments, Tests und Betriebsprozessen gehört für Dich selbstverständlich dazu

• Stabilität, Monitoring, Wartung und Incident‑Handling Deiner technischen Lösungen behältst Du jederzeit im Blick

• Interne HR‑Tools, Eingabemasken oder technische Komponenten für Datenflüsse entstehen unter Deiner technischen Umsetzung

HR-TechÖkosystem:

• Deine technische Expertise fließt gezielt in Architektur‑ und Designentscheidungen ein. Gemeinsam mit Deinem Team treibst Du Standards, Best Practices und kontinuierliche Weiterentwicklungen voran

Das hast Du im Gepäck:

• Du verfügst über ein abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik, des Data Engineerings, der Informatik oder über eine vergleichbare Qualifikation

• Mindestens zwei Jahre Erfahrung im Data Engineering, in der Datenintegration oder in der Entwicklung von Schnittstellen gehören zu Deinem Profil

• Sehr gute Kenntnisse in der Arbeit mit Data-Pipelines, ETL-/ELT‑Prozessen, SQL sowie in der Datenmodellierung bringst Du mit

• Erfahrungen mit Cloud-Datenplattformen wie Snowflake, Databricks oder Lösungen in AWS bzw. Azure sind für Dich selbstverständlich

• Du beherrschst mindestens eine Programmiersprache wie Python, Go, Java oder Rust

• Darüber hinaus verfügst Du über Erfahrung im Betrieb produktiver Datenlösungen, einschließlich Monitoring, Logging und Qualitätssicherung

• Eine ressourcen- und kosteneffiziente Arbeitsweise zeichnet Dich aus, wobei Du den wirtschaftlichen Nutzen technischer Lösungen stets im Blick behältst

• Kenntnisse in der Anbindung von Workday oder SAP sind von Vorteil

• Sehr gute Deutsch‑ und Englischkenntnisse runden Dein fachliches Profil ab

Was Dich besonders auszeichnet:

• Eine ausgeprägte technische Neugier sowie eine Hands-on-Mentalität prägen Deine Arbeitsweise

• Hohe Sorgfalt und Verantwortungsbewusstsein bringst Du insbesondere im laufenden Betrieb mit

• Du hast Freude an Automatisierung und der kontinuierlichen Optimierung von Prozessen

• Analytisches Denken und ein hoher Qualitätsanspruch gehören zu Deinen Stärken

• Die enge Zusammenarbeit mit Kollegen (w/d/m) aus den Bereichen AI und Analytics bereitet Dir besondere Freude

• Teamfähigkeit, Flexibilität und Verlässlichkeit zeichnen Dich zudem persönlich aus

Bitte bewirb Dich mit Deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen unter Angabe Deiner Gehaltsvorstellung, des frühestmöglichen Eintrittstermins und der Referenznummer direkt über unseren Online-Button .

Wir freuen uns, Dich kennenzulernen!

Wir setzen auf Vielfalt und lehnen jede Art von Diskriminierung ab. Für uns ist es wichtig, dass Du als Mensch zu uns passt. Alles was zählt, bist Du!

Unternehmensanschrift:

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