Senior Data Engineer (m/w/x)
Aufbau und Weiterentwicklung skalierbarer Datenplattformen und -architekturen für Kund:innen im digitalen Wandel. Mehr als 5 Jahre Erfahrung im Data Engineering mit Cloud-Plattformen und Modern Data Stack erforderlich. Gesundheitsbudget und Mobilitätspaket.
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Anforderungen
- Studium im IT- oder MINT-Umfeld oder vergleichbare Qualifikation
- >5 Jahre Erfahrung im Data Engineering, Data Warehousing oder Aufbau von Datenplattformen, davon Erfahrung in verantwortlicher Rolle
- Sehr gute SQL-Kenntnisse und Umgang mit Python, Scala oder Java
- Erfahrung mit Cloud-/Datenplattformen (Azure, AWS, GCP, Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric) und Modern Data Stack (dbt, Airflow)
- Tiefes Verständnis von Datenmodellierung, Data-Warehouse-/Lakehouse-Architekturen und ETL-/ELT-/Streaming-Verfahren
- Erfahrung in Datenqualität, Governance, Monitoring, Security und Compliance
- Sicherer Umgang mit Versionskontrolle (Git), CI/CD und automatisierten Tests
- Erfahrung im Einsatz von KI-gestützten Entwicklungstools und generativer KI
- Erfahrung in agilen Entwicklungsmethoden (Scrum/Kanban)
- Ausgeprägte Kommunikationsstärke, Eigenverantwortung und Wissensweitergabe
- Deutschkenntnisse auf C1/C2 Niveau
- Wohnsitz in Deutschland, idealerweise Nähe Ratingen/Frankfurt
- Fachlich sicher mit weniger Erfahrung und zutrauen
- Erfahrung mit ERP-Daten, insbesondere SAP (MM, Logistik, Finance) oder anderen Enterprise-Kernsystemen
- Kenntnisse in Infrastructure as Code und containerisierten Umgebungen (Terraform, Docker, Kubernetes)
- Erfahrung in Performance-Tuning, Query-Optimierung und Kostenkontrolle produktiver Datenplattformen
- Erfahrung in regulierten/sicherheitskritischen Umgebungen und Sovereign-Cloud-/Open-Source-Plattform-Ökosystemen
- Erfahrung mit Analytics- und BI-Werkzeugen (Power BI, Qlik, Tableau) und semantischen Layern
- Relevante Cloud- oder Data-Zertifizierungen (Azure, Databricks, Snowflake, AWS)
- Erfahrung in Pre-Sales, Aufwandsschätzung und Angebotsgestaltung
Aufgaben
- Skalierbare Datenplattformen und -architekturen konzipieren, aufbauen und weiterentwickeln
- Architektur- und Technologieentscheidungen treffen und verantworten
- Performante Datenmodelle sowie wiederverwendbare semantische und Reporting-Layer entwickeln
- Robuste ETL-/ELT-Pipelines für Batch- und Streaming-Verarbeitung designen und betreiben
- Heterogene Quellsysteme anbinden und harmonisieren
- Datenmodelle, Queries und Plattform-Workloads performance- und kostenoptimieren
- Datenqualität, Governance und Observability etablieren
- KI-fähige Datenprodukte für Analytics- und AI-Anwendungsfälle bereitstellen
- KI-gestützte Werkzeuge und generative KI zur Unterstützung von Entwicklung, Dokumentation, Tests und Qualitätssicherung einsetzen
- Deployments automatisieren sowie DataOps- und CI/CD-Prozesse weiterentwickeln
- Kund:innen bei Architektur-, Technologie- und Umsetzungsfragen begleiten
- Komplexe technische Inhalte verständlich kommunizieren
- Fachliche Anleitung und Mentoring von Kolleg:innen durchführen
- Code- und Architektur-Reviews durchführen
- An Aufwandsschätzungen und Lösungsskizzen mitarbeiten
Berufserfahrung
Ausbildung
Sprachen
Tools & Technologien
Benefits
- Gesundheitsbudget
- Team-Offsites
- Moderne Tech-Ausstattung
- Mobilitätspaket
- Jobrad
- Definierte Entwicklungsmöglichkeiten
- Jahresgespräche
- Kontinuierliche Trainings
- Zertifizierungen
- Zugang zu Branchen-Events
- Hybrid-/Remote-Modell
- Flexible Arbeitszeiten
- Kollegiales, politikarmes Umfeld
Von Nejo automatisch aufbereitet
Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens HyPlus Technology GmbH erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.
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HyPlus begleitet Kund:innen im digitalen Wandel durch Entwicklung, Implementierung und Betrieb von Softwarelösungen und verbindet technologische Exzellenz mit Branchenkompetenz.
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