Data Engineer / Cloud Data Platform Engineer (m/w/d)
LocationGescher
Posted4 hours ago
Du hast Spaß daran, skalierbare Datenarchitekturen aufzubauen, moderne Datenpipelines zu entwickeln und heterogene Datenquellen in saubere, hochperformante Datenmodelle zu überführen? Du möchtest an anspruchsvollen Projekten arbeiten und Unternehmen dabei unterstützen, ein zukunftsfähiges Fundament für Analytics, BI und datengetriebene Entscheidungen zu schaffen? Dann komm zu uns ins Team als Data Engineer / Cloud Data Platform Engineer (m/w/d).
Deine Aufgaben
Du konzipierst, implementierst und betreibst moderne Data-Platform- und Warehouse-Lösungen in Cloud-Umgebungen.
Du entwickelst robuste, automatisierte Batch- und Streaming-Pipelines zur Extraktion, Transformation und Bereitstellung von Daten (z. B. via Python, SQL, dbt).
Du modellierst performante Datenstrukturen (z. B. Medallion Architecture / Bronze-Silver-Gold, Data Vault, Star-Schema) und stellst Schnittstellen für BI- und Reporting-Teams bereit.
Du übersetzt funktionale und analytische Geschäftsanforderungen in skalierbare technische Spezifikationen und Datenmodelle.
Du begleitest und steuerst Projekte eigenverantwortlich – von der Quellanbindung über die Transformation bis hin zur produktiven Cloud-Orchestrierung.
Du verantwortest Datenqualität, Monitoring, Performance-Optimierung und automatisiertes Testing entlang der gesamten Pipeline.
Du dokumentierst Architekturen, Datenflüsse sowie Datenkataloge und stellst eine transparente Kommunikation mit Stakeholdern und Projektteams sicher.
Dein Profil
Du hast ein abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Wirtschaftsinformatik oder eine vergleichbare Ausbildung bzw. praktische Berufserfahrung.
Du bringst fundierte Erfahrung im Data Engineering, in der Datenmodellierung und im Aufbau moderner Data-Warehouse-/Lakehouse-Architekturen mit.
Du besitzt praxisprobte Kenntnisse in mindestens einem relevanten Cloud-Ökosystem: Google Cloud Platform (BigQuery, Cloud Run, Cloud Composer/Workflows), Microsoft Fabric / Azure (Synapse, Data Factory, Databricks, Fabric Lakehouse)
Du schreibst sauberen, performanten Code in SQL und Python.
Erfahrung mit modernen Data-Ops- und Transformations-Tools wie dbt, Orchestratoren (z. B. Airflow, Dagster, Cloud Native Tools) sowie CI/CD-Pipelines ist ausdrücklich erwünscht.
Du arbeitest strukturiert, analytisch und behältst auch bei komplexen Datenströmen stets den Überblick über Konsistenz, Sicherheit und Skalierbarkeit.
Du bist kommunikationsstark und verstehst es, technische Konzepte sowohl im Team als auch für Fachbereiche klar zu vermitteln.
Teamwork makes the dream work: Du treibst Best Practices aktiv voran und gestaltest Data-Engineering-Standards gemeinsam im Team.
Unser Tech-Stack
Cloud-Plattformen: Google Cloud Platform (BigQuery), Microsoft Fabric / Azure, AWS
Transformation & Orchestrierung: dbt, SQL, Cloud Workflows
Sprachen & Tools: Python, Git, Docker/Containerisierung, CI/CD
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Du entwickelst robuste, automatisierte Batch- und Streaming-Pipelines zur Extraktion, Transformation und Bereitstellung von Daten (z. B. via Python, SQL, dbt).
Du modellierst performante Datenstrukturen (z. B. Medallion Architecture / Bronze-Silver-Gold, Data Vault, Star-Schema) und stellst Schnittstellen für BI- und Reporting-Teams bereit.
Du übersetzt funktionale und analytische Geschäftsanforderungen in skalierbare technische Spezifikationen und Datenmodelle.
Du begleitest und steuerst Projekte eigenverantwortlich – von der Quellanbindung über die Transformation bis hin zur produktiven Cloud-Orchestrierung.
Du verantwortest Datenqualität, Monitoring, Performance-Optimierung und automatisiertes Testing entlang der gesamten Pipeline.
Du dokumentierst Architekturen, Datenflüsse sowie Datenkataloge und stellst eine transparente Kommunikation mit Stakeholdern und Projektteams sicher.
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Du bringst fundierte Erfahrung im Data Engineering, in der Datenmodellierung und im Aufbau moderner Data-Warehouse-/Lakehouse-Architekturen mit.
Du besitzt praxisprobte Kenntnisse in mindestens einem relevanten Cloud-Ökosystem: Google Cloud Platform (BigQuery, Cloud Run, Cloud Composer/Workflows), Microsoft Fabric / Azure (Synapse, Data Factory, Databricks, Fabric Lakehouse)
Du schreibst sauberen, performanten Code in SQL und Python.
Erfahrung mit modernen Data-Ops- und Transformations-Tools wie dbt, Orchestratoren (z. B. Airflow, Dagster, Cloud Native Tools) sowie CI/CD-Pipelines ist ausdrücklich erwünscht.
Du arbeitest strukturiert, analytisch und behältst auch bei komplexen Datenströmen stets den Überblick über Konsistenz, Sicherheit und Skalierbarkeit.
Du bist kommunikationsstark und verstehst es, technische Konzepte sowohl im Team als auch für Fachbereiche klar zu vermitteln.
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