Data Engineer - Cloud-Datenplattformen & Pipelines - BH1224 - Deutsch C1 erforderlich

Unser Kunde ist ein etabliertes Softwareunternehmen aus Dresden, das eigene Plattformlösungen für ein anspruchsvolles B2B-Umfeld entwickelt und betreibt. Täglich werden dort große Mengen an Fachdaten verarbeitet, verlässlich, sicher und in hoher Qualität. Der Fokus liegt auf skalierbaren Datenpipelines und der Weiterentwicklung der datentechnischen Infrastruktur als Grundlage für moderne Analytics- und KI-Anwendungen. Wer in einem technisch anspruchsvollen Umfeld arbeiten möchte, in dem Daten direkt zu Produktqualität und Kundennutzen beitragen, findet hier eine Aufgabe mit viel Eigenverantwortung und kurzen Entscheidungswegen.

Gesucht wird ein Data Engineer, der Datenpipelines und Datenplattformen entwirft und betreibt, auf denen KI- und Analysemodelle aufbauen. Du arbeitest eng mit Data Scientists, Software-Entwicklern und dem Produktteam zusammen und sorgst dafür, dass Daten zuverlässig, skalierbar und in hoher Qualität zur Verfügung stehen. Neben klassischen ETL-Aufgaben ist auch der Aufbau moderner Streaming- und Cloud-Architekturen ein zentraler Teil der Rolle.

• Work-Life-Balance: Hybrides Arbeitsmodell mit hohem Remote-Anteil nach Absprache und einem ausgeglichenen Teamklima
• Interne und externe Weiterbildung: Individuelle Entwicklungspfade und Zugang zu Fachkonferenzen sowie Zertifizierungen
• Sinnstiftende Arbeit an Produkten, die in ihrem Umfeld echten Nutzen bringen
• Moderner Tech-Stack und kurze Entscheidungswege
• Flache Hierarchien und eine offene, kollegiale Unternehmenskultur
• Langfristige Perspektive in einem etablierten, wachsenden Unternehmen
• Wettbewerbsfähiges Gehalt nach Erfahrung

• Design, Aufbau und Betrieb skalierbarer Datenpipelines für strukturierte und unstrukturierte Daten
• Entwicklung und Pflege von ETL- und ELT-Prozessen in Cloud-Umgebungen (Azure und/oder AWS)
• Aufbau und Weiterentwicklung von Data-Warehouse- und Data-Lake-Architekturen
• Integration externer Datenquellen über REST-APIs und Streaming-Schnittstellen wie Kafka
• Sicherstellung von Datenverfügbarkeit, Datenqualität und Daten-Governance
• Automatisierung von Datenprozessen und Monitoring der Pipeline-Gesundheit
• Zusammenarbeit mit Data Scientists und ML-Teams zur Bereitstellung von Trainingsdaten
• Dokumentation der Datenarchitektur und Unterstützung bei internen Datenzugriffen

• Abgeschlossenes Studium in Informatik, Datenwissenschaften, Mathematik oder eine vergleichbare Qualifikation
• Zwei bis vier Jahre Erfahrung im Data Engineering oder einer vergleichbaren Rolle
• Fundierte Python-Kenntnisse sowie sicherer Umgang mit SQL und NoSQL-Datenbanken
• Erfahrung mit Cloud-Plattformen, idealerweise Azure (Data Factory, Synapse) oder AWS (Glue, Redshift)
• Kenntnisse in Pipeline-Frameworks wie Apache Airflow, Dagster oder vergleichbaren Tools
• Verständnis von Datenversionierung, Datenqualitätsprozessen und Schema-Management
• Erfahrung mit Streaming-Technologien wie Kafka oder RabbitMQ von Vorteil
• Strukturierte, eigenverantwortliche Arbeitsweise und Teamfähigkeit
• Sehr gute Deutschkenntnisse (mindestens C1)

Nice to have

• Spark, dbt oder Kubernetes
• Erfahrung im Umgang mit sensiblen oder regulierten Daten