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Bankwesen

Stuttgart

  • Art der Beschäftigung: Vollzeit
  • Vor Ort

Data Engineer (m/w/d)

Über diesen Job

Data Engineer (m/w/d)

Referenznummer: 17422 - Einsatzort: Stuttgart oder Berlin - Unternehmen: LBBW - Funktionsbereich: IT GBS & Software Development - Vollzeit / Teilzeit: 100

Die LBBW zählt zu den führenden Banken Deutschlands und ist ein innovatives, internationales und nachhaltiges Unternehmen im Finanzsektor. Wir sind eine verlässliche Bank und wissen was es heißt sich zu verändern. Digitalisierung, Agilität und Effizienz sind für uns nicht nur Schlagworte, sondern ständige Begleiter unserer eigenen Entwicklung. Denn nur wer sich selbst wandelt, versteht, was es dafür braucht. Wir bieten ein Umfeld, das persönliche und berufliche Entwicklung fördert. Mit über 10.000 Mitarbeitenden gestalten wir die Zukunft der Finanzwelt – Gemeinsam #NeuesSchaffen

In der LBBW-IT erwarten Dich vielfältige Entwicklungsmöglichkeiten in einer modernen IT. Unser Team im Kompetenzpool Development 2 realisiert in spannenden Projekten bankweite Lösungen in Data Management und Data Analytics, um den wertschöpfenden Einsatz von Daten zu ermöglichen. Dafür suchen wir motivierte Kolleg:innen mit Gestaltungswillen, die sich für Software Engineering mit Schwerpunkt Databricks Plattform und Data Engineering begeistern und vom ersten Tag an ihr Können einbringen möchten.

Aufgaben:

  • Als Data Engineer treibst Du die Weiterentwicklung im Umfeld Datenintegration/-analyse voran um zukünftige Anforderungen effizient umsetzten zu können sowie Stabilität und Performance hoch zu halten
  • Du bist Mitglied in einem dynamischen Team mit internen und externen Kollegen und begleitest Anforderungen vom Lösungsdesign bis zur Implementierung
  • Du entwickelst und betreibst skalierbare Datapipelines auf der Databricks-Plattform und integrierst Daten aus verschiedenen Quellen (z.B. Datenbanken, APIs, CDC)
  • Du gestaltest unsere Lakehouse-Architektur auf Basis von Delta Lake und modellierst robuste Bronze/Silver/Gold-Datenstrukturen für Reporting, Analytics und KI-/ML-Anwendungen
  • Du stellst Datenqualität, Sicherheit, Compliance, Regulatorik und Data Governance sicher (u.a. automatisierte Datenqualitätsprüfungen, Monitoring, Metadatenpflege, Unity Catalog)
  • Du gestaltest die Integration von Microsoft Fabric und Power BI in unsere Data Management & Analytics Plattform, insbesondere für Reporting-, Self-Service-BI- und Analytics-Szenarien
  • Du stellst den stabilen produktiven Betrieb der Plattform und Datenpipelines sicher, inklusive Monitoring, Fehleranalyse, Automatisierung und kontinuierlicher Verbesserung
  • Abgeschlossenes Studium der Informatik, (Wirtschafts-)Informatik, Medieninformatik oder einer vergleichbaren Fachrichtung sowie mindestens 5 Jahre IT-Projekterfahrung
  • Mehrjährige praktische Erfahrung als Data Engineer / Big-Data-Engineer mit Azure Databricks (Notebooks, Jobs, Workflows, Cluster-Management), Apache Spark und Delta Lake
  • Exzellente Skills in Python, Spark/PySpark und SQL sowie fundierte Erfahrung im verteilten Rechnen auf Databricks
  • Sehr gute konzeptionelle und architektonische Fähigkeiten, insbesondere in der Modellierung und Implementierung von ETL-/ELT-Prozessen sowie von Data-Lakehouse- und Medallion-Architekturen auf Basis Delta Lake
  • Mehrjährige Erfahrung in der Terraform-Entwicklung, in der Arbeit mit Azure DevOps und in Unity Catalog sowie im Berechtigungsmanagement mit Microsoft Entra ID
  • Erfahrung mit Microsoft Fabric und Power BI, insbesondere im Zusammenspiel mit Lakehouse-/Data-Warehouse-Architekturen, Berechtigungsmodellen, Deployment-Prozessen und produktionsnahen Reporting-Szenarien
  • Hohe Umsetzungskompetenz, ausgeprägte Teamorientierung sowie einen guten Sinn für Humor
  • Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift

Fragen zur Bewerbung beantworten wir gerne unter: recruiting@LBBW.de

Bereit für #NeuesSchaffen? Jetzt bei Deutschlands größter Landesbank bewerben und die Chance ergreifen. Wir freuen uns auf die Bewerbung!

Unternehmens-Details

company logo

LBBW

Bankwesen

10.001 oder mehr Mitarbeitende

Stuttgart, Deutschland

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