Das Unternehmen sucht einen erfahrenen Senior Data Engineer, der eine zentrale Rolle im Bereich der Beschaffungsanalytik und Künstlichen Intelligenz einnimmt. In dieser Position sind Sie Teil eines dynamischen Teams, das sich der Revolutionierung der täglichen Arbeitsabläufe im Einkauf widmet. Sie werden die Möglichkeit haben, innovative Vorhersagemodelle zu entwickeln und die neuesten Technologien im Bereich der Künstlichen Intelligenz zu implementieren. Ihr Hauptaugenmerk liegt auf dem Aufbau robuster und skalierbarer Datenpipelines auf der Azure-Plattform, die aus verstreuten Rohdaten belastbare, produktionsreife Datenprodukte erstellen. Dabei arbeiten Sie eng mit Fachkollegen im Einkauf zusammen, um technische Lösungen zu entwickeln, die den Einkaufsprozess optimieren. Das Arbeitsumfeld ist geprägt von einer offenen Kommunikation und einem starken Teamgeist, in dem jeder die Möglichkeit hat, seine Ideen einzubringen und aktiv an der Weiterentwicklung der Datenarchitektur mitzuwirken. Ihre Arbeit wird nicht nur die Effizienz im Einkauf steigern, sondern auch signifikante finanzielle Potenziale für das Unternehmen realisieren. Sie werden Teil eines kleinen, agilen Teams, das Wert auf technische Exzellenz legt und pragmatisch denkt. Ihre Beiträge werden direkt zur Verbesserung der Einkaufsentscheidungen beitragen und somit einen echten Mehrwert schaffen.

Der ideale Kandidat bringt ein abgeschlossenes Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik, Ingenieurwissenschaften oder eines vergleichbaren Studiengangs mit. Zudem sollten Sie mindestens 5 Jahre Berufserfahrung im Data Engineering oder in einer ähnlichen Rolle vorweisen können, mit nachweisbarem Fokus auf den Aufbau und Betrieb von Datenpipelines. Fundierte Kenntnisse in Azure-Datendiensten wie Azure Data Factory, Azure Databricks, ADLS, Synapse Analytics und Azure Data Explorer sind erforderlich. Sie sollten sehr gute Programmierkenntnisse in Python und SQL haben, während Kenntnisse in R oder anderen Programmiersprachen von Vorteil sind. Ein Verständnis für Datenqualitätssicherung, Datenmodellierung und die Besonderheiten von Produktionsdaten in komplexen Unternehmensumgebungen ist ebenfalls wichtig. Erfahrungen mit CI/CD-Praktiken und DevOps-Prozessen im Kontext des Datenbetriebs sind von Vorteil. Darüber hinaus sind verhandlungssichere Deutschkenntnisse sowie sehr gute Englischkenntnisse erforderlich. Persönlich zeichnen Sie sich durch eine Leidenschaft für das Handwerk, pragmatische Problemlösungskompetenz und Eigenverantwortung aus. Sie sind neugierig auf den Business-Kontext und bereit, sich schnell in neue Fachgebiete einzuarbeiten.