Senior Data Engineer (m/w/d)

Das Unternehmen ist ein führender Anbieter von Softwarelösungen im Gesundheitswesen und operiert in 19 Ländern mit über 9.000 engagierten Mitarbeitenden. In dieser Position als Senior Data Engineer wirst du in einem dynamischen und innovativen Umfeld tätig sein, das dir zahlreiche Möglichkeiten bietet, einen nachhaltigen Unterschied zu machen. Du wirst die Verantwortung für das Design und den Betrieb von Data-Pipelines übernehmen, die die DataServices des Unternehmens antreiben. Dabei transformierst du kuratierte Arzneimittel-, Verordnungs- und klinische Referenzdaten in zuverlässige, aktuelle und performant abfragbare Datensätze für SaaS-Produkte und Partner. Deine Aufgaben umfassen den Aufbau und die Wartung robuster ETL/ELT-Pipelines in Python unter Verwendung von FastAPI-Services sowie Apache-Spark-/Scala-Workloads. Dabei liegt dein Fokus auf Datenqualität, Lineage, Observability und Kostenoptimierung. Du arbeitest eng mit Product Management, AI Engineers und Architekten zusammen, um Data Products zu entwerfen, die neue AI-native Features und Partnerintegrationen ermöglichen. Zudem wirst du moderne Technologien wie Claude Code und AI-Agents nutzen, um die Entwicklung von Pipelines und Analysen zu beschleunigen und wiederverwendbare Data-Engineering-Skills und Workflows im Team aufzubauen. Das Unternehmen bietet dir ein flexibles Arbeitsumfeld mit der Möglichkeit, mobil zu arbeiten und fördert deine persönliche und berufliche Weiterentwicklung durch eine Inhouse-Academy sowie externe Kooperationspartner.

Für diese Position bringst du mehrjährige Erfahrung im Data Engineering mit Python mit und hast einen nachweisbaren Track Record im Betrieb produktiver Datenpipelines in regulierten oder geschäftskritischen Umgebungen. Ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Engineering, Mathematik, Physik oder einem vergleichbaren technischen Studiengang ist erforderlich. Du verfügst über sehr gute SQL-Kenntnisse und hast Erfahrung mit mindestens einem modernen Data Stack, wie beispielsweise Airflow, dbt, Spark/PySpark oder Kafka, sowie Cloud-Datenplattformen, idealerweise AWS. Kenntnisse in Infrastructure-as-Code mit Terraform und GitOps/ArgoCD sind von Vorteil. Du hast nachweislich AI effektiv im Software- und Data-Engineering eingesetzt, idealerweise mit Claude Code oder ähnlichen Tools. Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift sind erforderlich. Persönliche Eigenschaften wie ausgeprägte Problemlösungsstärke, Innovationsfreude, hohe Proaktivität und ein unternehmerisches Mindset, das sich mit dem Healthcare-Purpose des Unternehmens deckt, runden dein Profil ab.