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

Unser Kunde ist ein leistungsstarker Partner im Bereich Versicherungs- und Finanzdienstleistungen, der ein breites Portfolio in allen Versicherungssparten anbietet. Besonders wichtig sind dem Arbeitgeber die Service-Qualität und die aktive Förderung der digitalen Transformation. Für die Direktion in München suchen wir einen Senior Data Engineer, der die Verantwortung für den strategischen Aufbau und die Weiterentwicklung der operativen sowie analytischen Daten- und Datenintegrationsarchitektur übernimmt. In dieser Rolle werden Sie moderne, cloud-fähige Technologien auswählen und implementieren sowie die Konsolidierung der Datensysteme verantworten. Zu Ihren Aufgaben gehört die Konzeption und Implementierung von Data-Pipelines zur Integration, Transformation und Bereitstellung von Daten aus verschiedenen Quellen. In enger Zusammenarbeit mit dem Enterprise Architect und crossfunktionalen Teams schaffen Sie die Grundlage für datengetriebene Entscheidungen und unterstützen bei der Implementierung von Data-Governance-Richtlinien, um höchste Datenqualität und -konsistenz sicherzustellen. Zudem identifizieren Sie Optimierungspotenziale in der bestehenden Datenlandschaft und geben Ihr Wissen als Mentor an Entwickler und Junior Data Engineers weiter. Sie agieren als kompetenter Berater für die Fachbereiche rund um das Thema Daten und tragen aktiv zum Aufbau des Data Engineering Bereichs bei.

Der ideale Kandidat verfügt über ein abgeschlossenes Studium der Informatik, Data Science oder einer vergleichbaren Fachrichtung. Mehrjährige, fundierte Berufserfahrung als Data Engineer, insbesondere mit Fokus auf Datenarchitektur und -integration, ist erforderlich. Erfahrungen aus der Versicherungs- oder Finanzbranche sind von Vorteil, ebenso wie Expertise in der Konzeption und Implementierung von Datenpipelines mit Technologien wie Apache Kafka, Spark, Flink, Iceberg und in Data Lakehouse Architekturen. Ein sicherer Umgang mit relationalen und nicht-relationalen Datenbanksystemen sowie Objektspeichern wird vorausgesetzt. 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 sowie kommunikationsstark sein, um komplexe technische Zusammenhänge verständlich zu vermitteln. Verhandlungssichere Deutschkenntnisse sind erforderlich, Englischkenntnisse sind von Vorteil.