Senior Data Engineer (m/w/d)

Unser Kunde ist ein fortschrittliches IT-Beratungsunternehmen, das sich auf Data Science, Microsoft, SAP sowie die Entwicklung und Vermarktung digitaler Produkte spezialisiert hat. Seit 2011 unterstützen die Expert:innen des Unternehmens sowohl kleine und mittlere Unternehmen als auch DAX-Konzerne bei der digitalen Transformation. Die Werte Progressivität, Vielseitigkeit und Authentizität bilden das Fundament der Arbeit. Das Unternehmen ist überzeugt, dass nur vielseitige Teams mit unterschiedlichen Perspektiven und frischen Ideen in der Lage sind, nachhaltige Lösungen zu bieten. Der Erfolg basiert auf der Entwicklung und dem Wohlbefinden der Teams, weshalb ein modernes Arbeitsumfeld geschaffen wird, in dem Gemeinschaft, Technologie und menschliche Werte den Kern für Innovation bilden. In der Rolle des Senior Data Engineers gestalten Sie aktiv die Zukunft der Dateninfrastruktur und bringen Ihre Leidenschaft für Daten in spannende Projekte ein. Zu Ihren Aufgaben gehören die Datenmodellierung und -design, die Entwicklung leistungsfähiger Datenmodelle, die Implementierung robuster ETL-Pipelines zur nahtlosen Integration von Daten aus verschiedenen Quellen sowie die Sicherstellung der Datenqualität und Performance. Sie werden auch mit modernen Technologien wie Spark, Hadoop und Cloud-Plattformen (AWS, GCP, Azure) arbeiten und eine zukunftsfähige Datenarchitektur gestalten. Zudem ist die enge Zusammenarbeit mit Data Scientists und Analysten sowie die Dokumentation von Datenflüssen und Prozessen Teil Ihrer Mission. Innovation und Automatisierung stehen ebenfalls im Fokus Ihrer Tätigkeit.

Der ideale Kandidat verfügt über ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Wirtschaftsinformatik, Ingenieurwissenschaften, Statistik oder einem vergleichbaren Fachbereich. Zudem sollte er über mindestens 3-5 Jahre Berufserfahrung als Data Engineer, Data Analyst oder Softwareentwickler verfügen. Sehr gute Kenntnisse in Python und SQL sind erforderlich, ebenso wie Erfahrung in Skriptsprachen zur Automatisierung von Prozessen, beispielsweise Bash/Shell oder PowerShell. Praktische Erfahrung im Umgang mit relationalen Datenbanken wie PostgreSQL oder MySQL sowie NoSQL-Datenbanken wie MongoDB oder Cassandra ist ebenfalls notwendig. Kenntnisse in der Entwicklung von ETL-Prozessen und Tools wie Apache NiFi, Airflow oder Talend sind von Vorteil. Erfahrung mit Cloud-Umgebungen (AWS, Azure, GCP) sowie Big Data-Technologien wie Spark, Hive oder Hadoop wird erwartet. Des Weiteren sind Kenntnisse in Containerisierung und Orchestrierung (Docker, Kubernetes) sowie in modernen Datenformaten und -systemen (z. B. Apache Iceberg, Delta Lake) wünschenswert. Analytische Fähigkeiten, ein lösungsorientiertes Mindset sowie Kommunikationsstärke und Teamgeist runden das Profil ab.