Senior Data Engineer - Aufbau Daten- und Datenintegrationsbereich (m/w/d)

Unser Kunde ist ein leistungsstarker Partner im Bereich Versicherungs- und Finanzdienstleistungen, der ein breit gefächertes Portfolio in allen Versicherungssparten anbietet. Das Unternehmen legt besonderen Wert auf Service-Qualität und treibt die digitale Transformation aktiv voran. Für die Direktion in München suchen wir einen Senior Data Engineer, der die Federführung beim strategischen Aufbau und der Weiterentwicklung der operativen sowie analytischen Daten- und Datenintegrationsarchitektur übernimmt. In dieser Rolle wählen Sie moderne, cloud-fähige Technologien aus, führen diese ein und verantworten die Konsolidierung der Datensysteme. Zu Ihren Aufgaben gehört die Konzeption und Implementierung von Data-Pipelines zur Integration, Transformation und Bereitstellung von Daten aus diversen Quellen. In enger Abstimmung mit dem Enterprise Architect und crossfunktionalen Teams schaffen Sie die Grundlage für datengetriebene Entscheidungen. Darüber hinaus unterstützen Sie bei der Implementierung von Data-Governance-Richtlinien und -Prozessen, um höchste Datenqualität und -konsistenz sicherzustellen. Sie identifizieren Optimierungspotenziale in der bestehenden Datenlandschaft und fungieren als Mentor und Coach für Entwickler und Junior Data Engineers. Diese Position bietet Ihnen die Möglichkeit, aktiv am Aufbau des Bereichs Data Engineering mitzuwirken und als kompetenter Berater für die Fachbereiche rund um das Thema Daten zu agieren.

Der ideale Kandidat verfügt über ein abgeschlossenes Studium der Informatik, Data Science oder einer vergleichbaren Fachrichtung. Mehrjährige, fundierte Berufserfahrung als Data Engineer ist erforderlich, idealerweise mit einem Fokus auf Datenarchitektur und -integration. Erfahrung aus der Versicherungs- oder Finanzbranche sowie Expertise in der Konzeption und Implementierung von Datenpipelines mit Technologien wie Apache Kafka, Spark, Flink und Iceberg sind von Vorteil. Ein sicherer Umgang mit relationalen und nicht-relationalen Datenbanksystemen sowie Objektspeichern wird erwartet. Gute Kenntnisse in den Bereichen Data-Governance und Datenqualität sind ebenfalls wichtig. Praktische Kenntnisse in Python oder anderen Skriptsprachen sind wünschenswert. Der Kandidat sollte eine stark ausgeprägte analytische und strukturierte Denk- und Arbeitsweise mitbringen und kommunikationsstark sein, um komplexe technische Zusammenhänge verständlich zu vermitteln. Verhandlungssichere Deutschkenntnisse sind erforderlich, Englischkenntnisse sind von Vorteil.