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

Das Unternehmen ist ein leistungsstarker Partner für flexible und bedarfsgerechte Lösungen in Versicherungs- und Finanzdienstleistungsfragen. Es bietet ein breit gefächertes Portfolio in allen Versicherungssparten und legt besonderen Wert auf Service-Qualität sowie die aktive Förderung der digitalen Transformation. 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. Zu den konkreten Aufgaben gehört die Auswahl und Einführung moderner, cloud-fähiger Technologien sowie die Verantwortung für die Konsolidierung der Datensysteme. Zudem konzipieren und implementieren Sie Data-Pipelines zur Integration, Transformation und Bereitstellung von Daten aus verschiedenen Quellen. In enger Abstimmung mit dem Enterprise Architect und crossfunktionalen Teams schaffen Sie die Grundlage für datengetriebene Entscheidungen. Sie unterstützen die Implementierung von Data-Governance-Richtlinien und -Prozessen, um höchste Datenqualität und -konsistenz sicherzustellen. Des Weiteren identifizieren Sie Optimierungspotenziale in der bestehenden Datenlandschaft und agieren als Mentor und Coach für Entwickler und Junior Data Engineers. Ihr Beitrag ist entscheidend für den Aufbau des Bereichs Data Engineering und Sie fungieren als kompetenter Berater für die Fachbereiche rund um das Thema Daten.

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. Erfahrung aus der Versicherungs- oder Finanzbranche ist von Vorteil, ebenso wie Expertise in der Konzeption und Implementierung von Datenpipelines mit Technologien wie Apache Kafka, Spark, Flink und Iceberg sowie 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 ebenso wichtig, wie praktische Kenntnisse in Python oder anderen Skriptsprachen. Eine stark ausgeprägte analytische und strukturierte Denk- und Arbeitsweise sowie Kommunikationsstärke, um komplexe technische Zusammenhänge verständlich zu vermitteln, sind unerlässlich. Verhandlungssichere Deutschkenntnisse und gute Englischkenntnisse runden Ihr Profil ab.