Senior Data Platform Engineer (m/w/d)

Unser Kunde ist ein verantwortungsvolles, KI-zentriertes Unternehmen im Bereich der digitalen Transformation, das fortschrittliche Lösungen für die Daten- und KI-Transformation konzipiert. In dieser Position als Senior Data Platform Engineer (m/w/d) übernimmst du eine fachlich führende Rolle in Transformationsprojekten, insbesondere in regulierten Branchen wie den Financial Services. Deine Hauptaufgabe besteht darin, skalierbare Datenplattformen in Cloud-Umgebungen wie Azure, AWS oder GCP zu designen und zu implementieren. Du entwickelst moderne ELT/ETL- und Streaming-Pipelines für die Verarbeitung von Daten und setzt Lakehouse-Architekturen um. Dabei arbeitest du eng mit Data Architects, Governance-Teams und Data Scientists zusammen und übernimmst technische Verantwortung für konkrete Umsetzungsprojekte. Das Team ist motiviert und freut sich auf deine Expertise, um gemeinsam an innovativen Lösungen zu arbeiten. Flexible Arbeitszeiten, die Möglichkeit zum Homeoffice und ein offenes Mindset sind Teil der Unternehmenskultur, die auf Teamspirit und flache Hierarchien setzt. Du wirst Teil eines internationalen Teams von über 12.000 Talenten, das sich ständig mit den neuesten Technologien und Methoden auseinandersetzt und sich gegenseitig unterstützt, um das volle Potenzial auszuschöpfen.

Der ideale Kandidat bringt mindestens 3–5 Jahre Erfahrung im Aufbau moderner Datenplattformen mit. Du solltest fundierte Kenntnisse in mindestens einer Cloud-Plattform wie Azure, AWS oder GCP haben und sehr gute SQL-Kenntnisse sowie Erfahrung mit Python oder vergleichbaren Programmiersprachen mitbringen. Erfahrung mit Streaming-Technologien wie Kafka, Pub/Sub oder Kinesis ist ebenfalls erforderlich. Zudem solltest du Praxis in der Datenmodellierung nach Data Vault 2.0 und/oder Kimball sowie ein Verständnis für moderne Lakehouse-Architekturen und offene Speicherformate mitbringen. Kenntnisse in der Orchestrierung und Automatisierung von Datenpipelines sowie in der Performance- und Kostenoptimierung in Cloud-Umgebungen sind von Vorteil. Eine enge Zusammenarbeit mit Analytics- und Data-Science-Teams ist wichtig, daher sind sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse unerlässlich.