Data Engineer (m/w/d)

Remotely; Frankfurt; Hybrid; EUR 70.000 - 110.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Flexible Arbeitsmodelle

Fortbildungs- und Entwicklungschancen

Fundierte Einarbeitung

Zusammenfassung

Acxiom in Frankfurt am Main sucht eine/n Data Engineer, der robuste, skalierbare Datenprodukte gestaltet. Du arbeitest an ETL-/ELT-Pipelines, Geodaten und der Integration von Fachbereichsanforderungen.

Du bringst fundierte Python- und SQL-Kenntnisse, PySpark-Erfahrung und Cloud-Kompetenz (AWS) mit. Wir bieten flexible Arbeitsmodelle, Einarbeitung und Entwicklungsmöglichkeiten im interdisziplinären Team.

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Engineering, Geoinformatik oder vergleichbar.
• Sehr gute Python- und SQL-Kenntnisse; PySpark-Erfahrung wünschenswert.
• Erfahrung mit Datenpipelines und großer Datenverarbeitung.
• Kenntnisse in Datenmodellierung, Git, automatisierten Tests.

Aufgaben

• Du konzipierst, entwickelst und betreibst skalierbare ETL-/ELT-Pipelines.
• Du implementierst performante Verarbeitungsprozesse mit Python, SQL und PySpark.
• Du automatisierst Abläufe und verbesserst Stabilität, Wartbarkeit und Laufzeit.
• Du entwickelst Qualitätsprüfungen, Monitoring- und Fehlerbehandlungsmechanismen.
• Du integrierst Geo-, Markt- und sozio-demografische Daten in Modelle.
• Du unterstützt räumliche Analysen und Geodaten-Verarbeitung.

Kenntnisse

Python

SQL

PySpark

Datenpipelines

Git

Tests

Cloud AWS

PostGIS

GeoPandas

GeoParquet

Apache Sedona

Ausbildung

Data Engineering Studium

Geoinformatik

Data Science

Tools

Snowflake

S3

EMR

GeoPandas

GeoParquet

Apache Sedona

Jobbeschreibung

Standort Frankfurt am Main | München | Remote | Vollzeit

Du möchtest robuste, skalierbare Datenlösungen entwickeln und zugleich verstehen, welchen fachlichen Mehrwert Daten schaffen? In unserem Data-Engineering-Team gestaltest du die technische Grundlage unserer Datenprodukte. Dein Schwerpunkt liegt auf Datenpipelines, Automatisierung, Performance und zuverlässigem Betrieb -- mit einem klaren Blick für Datenqualität, Geodaten und die Anforderungen der Fachbereiche.

Deine Aufgaben

• Du konzipierst, entwickelst und betreibst skalierbare ETL-/ELT-Pipelines für große strukturierte und unstrukturierte Datenbestände.
• Du implementierst performante Datenverarbeitungsprozesse mit Python, SQL und PySpark/Apache Spark.
• Du automatisierst wiederkehrende Abläufe und verbesserst bestehende Workflows hinsichtlich Stabilität, Wartbarkeit und Laufzeit.
• Du entwickelst technische Qualitätsprüfungen, Monitoring- und Fehlerbehandlungsmechanismen für produktive Datenprozesse.
• Du integrierst Geo-, Markt- und soziodemografische Daten aus unterschiedlichen Quellen in konsistente Datenmodelle.
• Du unterstützt räumliche Analysen und stellst geeignete Datenstrukturen und Verarbeitungsschritte für Geodaten bereit.
• Du bewertest neue Technologien und Datenquellen und begleitest deren sichere und nachhaltige Integration in unsere Datenprodukte.
• Du übersetzt fachliche Anforderungen gemeinsam mit Data Scientists, Produktmanagement und weiteren Stakeholdern in robuste technische Lösungen.
• Du hinterfragst Daten und Ergebnisse fachlich, erkennst Auffälligkeiten und trägst dazu bei, neue Merkmale und datengetriebene Anwendungsfälle zu entwickeln.

Das bringst du mit

• Ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Engineering, Geoinformatik, Data Science oder einer vergleichbaren Fachrichtung.
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und SQL; praktische Erfahrung mit PySpark oder Apache Spark ist besonders willkommen.
• Erfahrung in der Entwicklung und dem Betrieb von Datenpipelines sowie in der effizienten Verarbeitung großer Datenmengen.
• Erfahrung mit Datenmodellierung, Git, automatisierten Tests und Software-Engineering-Praktiken.
• Erfahrung mit Cloud-Datenplattformen, idealerweise AWS, sowie Technologien wie S3, EMR, Snowflake oder vergleichbaren Lösungen.
• Du verstehst die Besonderheiten vertefter Datenverarbeitung und kannst Datenprozesse hinsichtlich Laufzeit, Ressourcenverbrauch und Skalierbarkeit optimieren.
• Kenntnisse in der programmatischen Verarbeitung von Geodaten, z. B. mit GeoPandas, PostGIS, GeoParquet oder Apache Sedona, sind von Vorteil.
• Ein gutes fachliches Verständnis für Dateninhalte: Du prüfst Plausibilität, erkennst Zusammenhänge und gehst Ursachen systematisch auf den Grund.
• Eine strukturierte, eigenständige Arbeitsweise, ausgeprägtes Qualitätsbewusstsein und Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit.
• Die Fähigkeit, technische Entscheidungen und komplexe Sachverhalte verständlich gegenüber unterschiedlichen Stakeholdern zu vermitteln.

Das erwartet dich bei uns

• Technisch anspruchsvolle Aufgaben an der Schnittstelle von Data Engineering, Data Science und Geoinformatik.
• Die Möglichkeit, umfangreiche Datenbestände, produktive Datenprozesse und datenbasierte Produkte aktiv weiterzuentwickeln.
• Viel Gestaltungsspielraum für moderne Architekturen, Automatisierung und eigene technische Ideen.
• Ein erfahrenes, kollegiales Team mit kurzen Abstimmungswegen und gegenseitigem Wissensaustausch.
• Flexible Arbeitsmodelle mit einer Kombination aus Büro und mobilem Arbeiten.
• Eine fundierte Einarbeitung und Möglichkeiten zur fachlichen und persönlichen Weiterentwicklung.

ÜBER UNS

Seit über 50 Jahren unterstützt Acxiom Marken und Agenturen dabei, datengetriebene Marketingentscheidungen zu treffen. Als Teil eines international aufgestellten Unternehmens arbeiten wir mit führenden Marken und Agenturen erfolgreich zusammen.

Bei Acxiom fördern wir Vielfalt, Chancengleichheit und ein respektvolles Miteinander. Denn wir sind überzeugt, dass unterschiedliche Perspektiven zu besseren Ergebnissen führen.