Data Engineer (m/w/d) – Data Platforms & Data Pipelines

Das Unternehmen ist seit über 35 Jahren auf die Unterstützung von Unternehmen spezialisiert, um aus Daten echten Mehrwert zu schaffen. Hierbei werden maßgeschneiderte Daten-, KI- und Softwarelösungen entwickelt, die die Kunden auf ihrer gesamten Data-to-Value-Journey begleiten – von der ersten Idee bis zur produktiven Anwendung. Das Team, bestehend aus über 170 Mitarbeitenden, arbeitet an anspruchsvollen Projekten in verschiedenen Branchen wie Life Science, Finance und Manufacturing. In dieser Rolle sind Sie verantwortlich für die Unterstützung anspruchsvoller Kundenprojekte in den Bereichen Daten, Digitalisierung und KI. Sie entwickeln moderne Datenplattformen für Analytics und datengetriebene Anwendungen, was direkten Einfluss auf datenbasierte Geschäftsmodelle und KI-Anwendungen hat. Zu Ihren Aufgaben gehören die Mitarbeit an Daten- und Digitalisierungsprojekten, die aktive Mitgestaltung moderner Datenarchitekturen sowie die Analyse fachlicher Anforderungen und deren Übersetzung in technische Spezifikationen in enger Abstimmung mit Kunden und Stakeholdern. Zudem sind Sie für die Entwicklung und Optimierung von Datenmodellen, die Konzeption und den Betrieb von Datenpipelines sowie die Sicherstellung von Datenqualität und Konsistenz verantwortlich. Das Unternehmen bietet Ihnen ein agiles Umfeld mit kurzen Entscheidungswegen und viel Gestaltungsspielraum sowie gezielte Förderung Ihrer fachlichen und persönlichen Weiterentwicklung.

Der ideale Kandidat bringt ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Mathematik, Physik oder eine vergleichbare praktische Erfahrung mit. Praxiserfahrung im Data Engineering oder in verwandten Bereichen ist erforderlich. Sehr gute Kenntnisse in SQL sowie in mindestens einer Programmiersprache wie Python, Scala oder Java sind notwendig. Zudem sollten Sie Erfahrung in der Datenmodellierung sowie mit ETL-/ELT-Prozessen haben. Kenntnisse in Cloud-Technologien wie AWS oder Azure sind von Vorteil, ebenso wie Erfahrung mit Big-Data- und Streaming-Technologien wie Spark oder Kafka. Idealerweise haben Sie auch Erfahrung mit Datenplattformen wie Snowflake oder Databricks. Ein Interesse am Einsatz von AI-gestützten Tools zur Steigerung von Entwicklungseffizienz und Codequalität ist wünschenswert. Eine strukturierte Arbeitsweise sowie sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse sind erforderlich. Die Bereitschaft zu gelegentlichen Reisen rundet Ihr Profil ab.