Data Engineer (m/w/d)

HyPlus Technology GmbH; Deutschland; Hybrid; EUR 75.000 - 110.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Gesundheitsbudget

Team-Offsites

Moderne Tech-Ausstattung

Mobilitätspaket

Jobrad

Zusammenfassung

HyPlus Technology GmbH in Deutschland sucht eine/n Data Engineer, der eigenverantwortlich Pipelines, Datenmodelle und DataOps-Praktiken betreibt. Du arbeitest an ETL-/ELT-Pipelines, Data-Warehouse-Architekturen und der Anbindung von Quellsystemen.

Du bringst 3–5 Jahre Erfahrung, solide SQL-Kenntnisse, Python, Cloud-Plattformen wie Azure/AWS, plus Open-Source-Tools wie dbt, Airflow. Wir bieten Hybridarbeit, attraktive Vergütung, Weiterbildungen und ein dynamisches Team.

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Studium im IT- oder MINT-nahen Umfeld oder vergleichbare Qualifikation.
• Ca. 3–5 Jahre praktische Erfahrung im Data Engineering, Data Warehousing oder Betrieb von Datenplattformen.
• Gute Kenntnisse in SQL sowie in mindestens einer Programmiersprache im Data-Umfeld, idealerweise Python.

Aufgaben

• Entwicklung, Test und Betrieb von ETL-/ELT-Pipelines für Batch- und Streaming-Verarbeitung.
• Umsetzung und Weiterentwicklung von Datenmodellen in Lakehouse- und Data-Warehouse-Architekturen.
• Anbindung und Harmonisierung von Quellsystemen – relationale DBs, REST-APIs, Event-Streams.
• Entwicklung wiederverwendbarer Transformations- und Reporting-Layer für Analytics-/KI-Anwendungsfälle.
• Sicherstellung von Datenqualität durch Validierungsregeln und Reconciliation-Prozesse.
• Orchestrierung, Scheduling und Monitoring von Datenlösungen in Cloud- und Hybridumgebungen.
• Zusammenarbeit mit Kund:innen, Fachbereichen und agilen Teams; Prototyping und Anforderungsklärung.

Kenntnisse

SQL

Python

Spark

dbt

Airflow

Datenmodellierung

Datenqualität

Git

CI/CD

DataOps

Ausbildung

Abgeschlossenes Studium im IT- oder MINT-nahen Umfeld

Tools

Azure

AWS

Databricks

Snowflake

Power BI

Jobbeschreibung

Über uns:

HyPlus ist Dein Wegbegleiter im digitalen Wandel. Gemeinsam mit unseren Kund:innen entwickeln wir strukturiert, partnerschaftlich und mit klarem Fokus auf nachhaltigen Mehrwert, deren digitale DNA. Wir begleiten Unternehmen von der Anforderungsanalyse über Architektur, Softwareentwicklung und Implementierung bis hin zum Betrieb. Mit rund 800 Kolleg:innen in Deutschland, Polen, Litauen, Rumänien und Indien verbinden wir technologische Exzellenz mit Branchenkompetenz in Automotive, Handel, Banken & Versicherungen sowie dem öffentlichen Sektor.

Wir begrüßen Bewerberinnen und Bewerber, die sich bereits mit modernen KI-gestützten Entwicklungstools und generativer KI beschäftigen oder Interesse daran haben, diese sinnvoll in ihren Arbeitsalltag zu integrieren. Den reflektierten Einsatz von KI sehen wir als wertvolle Ergänzung zu technischem Know-how und eigenständigem Denken.

Als Data Engineer bringst du Datenlösungen eigenverantwortlich zum Laufen: Du entwickelst Pipelines und Datenmodelle innerhalb etablierter Plattformarchitekturen, betreust sie im Betrieb und verbesserst sie kontinuierlich. Architekturfragen entscheidest du nicht allein, du bringst dich aber mit eigenen Vorschlägen aktiv ein und übernimmst Schritt für Schritt Verantwortung für eigene Themenbereiche wie Datenqualität, Orchestrierung oder DataOps.

• Entwicklung, Test und Betrieb von ETL-/ELT-Pipelines für Batch- und Streaming-Verarbeitung, z. B. mit Python, SQL, Spark, dbt oder Airflow
• Umsetzung und Weiterentwicklung von Datenmodellen in bestehenden Lakehouse- und Data-Warehouse-Architekturen, z. B. auf Basis von Star-Schema, Normalformen oder Data Vault
• Anbindung und Harmonisierung von Quellsystemen – etwa relationale Datenbanken, REST-APIs, Event-Streams oder ERP-Systeme
• Entwicklung wiederverwendbarer Transformations- und Reporting-Layer für Analytics- und KI-Anwendungsfälle
• Sicherstellung von Datenqualität durch Validierungsregeln, Reconciliation-Prozesse und Root-Cause-Analysen bei Auffälligkeiten
• Orchestrierung, Scheduling und Monitoring von Datenlösungen im laufenden Betrieb – in Cloud- wie in On-Premise- und Hybridumgebungen
• Analyse und Optimierung von Queries, Datenmodellen und Workloads mit Blick auf Laufzeit und Kosten
• Mitarbeit an Architekturentscheidungen und Lösungsdesigns im Team sowie konstruktives Hinterfragen bestehender Entwürfe
• Bereitstellung qualitativ hochwertiger, KI-fähiger Datensätze und Abstimmung von Schnittstellen mit KI- und Backend-Teams
• Einsatz KI-gestützter Werkzeuge und generativer KI zur Unterstützung von Entwicklung, Dokumentation, Tests und Qualitätssicherung
• Weiterentwicklung von CI/CD- und DataOps-Praktiken, Versionskontrolle mit Git sowie Dokumentation von Datenmodellen und Transformationslogik
• Zusammenarbeit mit Kund:innen, Fachbereichen und interdisziplinären agilen Teams, inklusive Prototyping und Anforderungsklärung
• Schrittweise Übernahme von Verantwortung, beispielsweise in den Bereichen Governance, Security, Observability oder Code-Qualität
• Unterstützung von Junior-Kolleg:innen im Tagesgeschäft und Teilnahme an Code-Reviews

• Abgeschlossenes Studium im IT- oder MINT-nahen Umfeld oder eine vergleichbare Qualifikation
• Ca. 3–5 Jahre praktische Erfahrung im Data Engineering, Data Warehousing oder im Betrieb von Datenplattformen
• Gute Kenntnisse in SQL sowie in mindestens einer Programmiersprache im Data-Umfeld, idealerweise Python
• Praktische Erfahrung mit mindestens einer Cloud- oder Datenplattform, z. B. Azure, AWS, GCP, Databricks, Snowflake oder Microsoft Fabric
• Erfahrung mit Werkzeugen des Modern Data Stack und der Orchestrierung, z. B. dbt, Spark oder Airflow
• Solides Verständnis von Datenmodellierung, Datenintegration sowie ETL-/ELT- und Streaming-Verfahren
• Erfahrung in Datenqualität, Monitoring und im Umgang mit Governance- und Security-Anforderungen
• Sicherer Umgang mit Git, CI/CD und automatisierten Tests
• Offenheit für den reflektierten Einsatz KI-gestützter Werkzeuge im Engineering-Kontext
• Erfahrung in agilen Entwicklungsmethoden (Scrum/Kanban)
• Analytisches Denkvermögen, strukturierte Arbeitsweise und Freude an der Arbeit im Team
• Offene und wertschätzende Kommunikation im Austausch mit Kund:innen und Kolleg:innen
• Deutschkenntnisse auf C1/C2 Niveau
• Englischkenntnisse auf B2 Niveau
• Wohnsitz in Deutschland, idealerweise Nähe Ratingen/Frankfurt

Du kennst dich in den Themen aus und fühlst dich fachlich sicher, auch wenn du noch nicht viele Jahre Erfahrung mitbringst?

Nice to have:

• Erfahrung mit Streaming-Technologien und Event-Architekturen, z. B. Kafka
• Kenntnisse im Umgang mit ERP-Daten, insbesondere SAP-Datenstrukturen
• Erste Berührung mit Infrastructure as Code und Containern, z. B. Terraform, Docker oder Kubernetes
• Erfahrung mit Analytics- und BI-Werkzeugen wie Power BI, Qlik oder Tableau
• Kenntnisse im Open-Source-Daten-Ökosystem, z. B. Apache-basierten Technologien
• Relevante Cloud- oder Data-Zertifizierungen bzw. der Wunsch, diese zu erwerben

• Interesse daran, eigenes Wissen in Workshops oder internen Formaten weiterzugeben

Das erwartet dich:

• Attraktive Vergütung & Benefits – wettbewerbsfähiges Gehalt und Gesundheitsbudget, Team-Offsites, moderne Tech-Ausstattung, Mobilitätspaket, Jobrad etc.

• Karriereperspektive – klar definierte Entwicklungsmöglichkeiten & Jahresgespräche
• Weiterentwicklung – kontinuierliche Trainings, Zertifizierungen und Zugang zu Branchen-Events
• Flexibilität – Hybrid-/Remote-Modell, flexible Arbeitszeiten
• Unternehmenskultur – kollegiales, politikarmes Umfeld, in dem deine Ideen und Ergebnisse zählen

Chancengleichheit:

HyPlus ist ein Arbeitgeber der Chancengleichheit. Wir schätzen Vielfalt und setzen uns aktiv für ein inklusives Arbeitsumfeld ein, in dem sich alle Mitarbeitenden willkommen und wertgeschätzt fühlen.