Data Engineer (m/w/d)

EUROPART; Hagen im Bremischen; Vor Ort; EUR 75.000 - 110.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Homeoffice

Betriebliche Altersvorsorge

Dienstradleasing

Fachliche Weiterbildung

Fahrtkostenzuschuss

Kantine mit Essenszulage

Mitarbeiterrabatte

Kostenlose Parkplätze

Zusammenfassung

EUROPART sucht als Data Engineer (m/w/d) in Hagen eine erfahrene Fachkraft zur Eigeneinrichtung moderner Datenplattformen und Pipelines. Sie integrieren Daten aus APIs, Datenbanken und Cloud-Systemen, bauen Data Lakes und Data Warehouses auf und optimieren Modelle für Analytics und Reporting.

Sie arbeiten eng mit Data Analysts, Data Scientists sowie Software- und IT-Teams zusammen. Ein Fokus liegt auf Data Governance, Sicherheit und Skalierbarkeit der Infrastruktur.

Qualifikationen

• Berufserfahrung im Data Engineering, Software Engineering oder Data Platform Engineering.
• Sehr gute Kenntnisse in SQL.
• Gute Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python.
• Erfahrung mit relationalen Datenbanken und Datenmodellierung.
• Erfahrung mit ETL-/ELT-Prozessen und Datenpipelines.
• Verständnis für Data-Warehouse- und Data-Lake-Konzepte.
• Erfahrung mit Git und modernen Entwicklungsprozessen.
• Grundlegendes Verständnis von Cloud-Technologien.

Aufgaben

• Aufbau, Weiterentwicklung und Betrieb moderner Datenplattformen und Pipelines.
• Sicherstellen der Datenintegration aus unterschiedlichen Quellen.
• Aufbau von Data Warehouses, Data Lakes und Lakehouse-Architekturen.
• Transformation, Bereinigung und Validierung großer Datenmengen.
• Sicherung von Datenqualität, -konsistenz und -verfügbarkeit.
• Entwicklung und Optimierung von Datenmodellen für Reporting und Analytics.
• Automatisierung von Datenprozessen und Workflows.
• Überwachung, Logging und Alerting der Pipelines.

Kenntnisse

SQL

Python

Datenmodellierung

ETL/ELT

Data Warehouses

Cloud-Grundlagen

Git

Apache Spark

Datenpipelines

Ausbildung

Informatik

Wirtschaftsinformatik

Data Science

Mathematik

Statistik

Elektrotechnik

vergleichbare Qualifikation

Tools

Databricks

Snowflake

Microsoft Fabric

Apache Spark

Airflow

dbt

Git

Terraform

Docker

Kubernetes

Azure

AWS

PostgreSQL

SQL Server

Oracle

Jobbeschreibung

Data Engineer (m/w/d)

in unserer Unternehmenszentrale in Hagen

• Berufserfahrene
• Hagen

EUROPART ist der führende Händler von Ersatz- und Zubehörteilen für Nutzfahrzeuge, Busse, Transporter und Spezialfahrzeuge aller Klassen in Europa. EUROPART verfügt über ein hervorragendes, internationales Netzwerk und ist zusammen mit seinen eigenen Niederlassungen und den Häusern seiner Kooperationspartner in 28 Ländern vertreten.

Ihre Aufgaben

Als Data Engineer bist du verantwortlich für den Aufbau, die Weiterentwicklung und den zuverlässigen Betrieb moderner Datenplattformen und Datenpipelines. Du stellst sicher, dass Daten aus unterschiedlichen Quellen effizient integriert, verarbeitet, gespeichert und für Analytics, Reporting, Machine Learning und operative Anwendungen bereitgestellt werden.

Dabei arbeitest du eng mit Data Analysts, Data Scientists, Software Engineers, IT sowie den Fachbereichen zusammen.

Deine Aufgaben

• Entwicklung und Betrieb skalierbarer ETL-/ELT-Datenpipelines
• Anbindung und Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen wie Datenbanken, APIs, Files und Cloud-Systemen
• Aufbau und Weiterentwicklung von Data Warehouses, Data Lakes und Lakehouse-Architekturen
• Transformation, Bereinigung und Validierung großer Datenmengen
• Sicherstellung von Datenqualität, Datenkonsistenz und Datenverfügbarkeit
• Entwicklung und Optimierung von Datenmodellen für Reporting und Analytics
• Automatisierung von Datenprozessen und Workflows
• Überwachung und Optimierung bestehender Datenpipelines hinsichtlich Performance, Stabilität und Kosten
• Implementierung von Monitoring-, Logging- und Alerting-Lösungen
• Umsetzung von Anforderungen an Datenschutz, Sicherheit und Governance
• Dokumentation von Datenflüssen, Schnittstellen und technischen Lösungen
• Zusammenarbeit mit Data Analysts und Data Scientists bei der Bereitstellung geeigneter Daten
• Unterstützung bei der Entwicklung einer modernen und skalierbaren Data Platform

Ihr Profil

Technische Anforderungen

Must-have

• Berufserfahrung im Bereich Data Engineering, Software Engineering oder Data Platform Engineering
• Sehr gute Kenntnisse in SQL
• Gute Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python
• Erfahrung mit relationalen Datenbanken und Datenmodellierung
• Erfahrung mit ETL-/ELT-Prozessen und Datenpipelines
• Verständnis für Data‑Warehouse- und Data‑Lake-Konzepte
• Erfahrung mit Git und modernen Entwicklungsprozessen
• Grundlegendes Verständnis von Cloud-Technologien

Nice-to-have

• Erfahrung mit AWS, Microsoft Azure oder Google Cloud
• Kenntnisse in Databricks, Snowflake oder Microsoft Fabric
• Erfahrung mit Apache Spark
• Kenntnisse in Orchestrierungstools wie Apache Airflow
• Erfahrung mit Docker und Kubernetes
• Kenntnisse in Infrastructure as Code, z. B. Terraform
• Erfahrung mit CI/CD und DevOps
• Kenntnisse in Streaming-Technologien wie Kafka
• Erfahrung mit Data Governance, Data Catalogs und Data Quality Tools
• Erfahrung im Aufbau von Lakehouse-Architekturen

Persönliche Anforderungen

• Analytisches und strukturiertes Denkvermögen
• Hohe Eigenverantwortung und lösungsorientierte Arbeitsweise
• Interesse an modernen Daten- und Cloud-Technologien
• Fähigkeit, komplexe technische Sachverhalte verständlich zu vermitteln
• Teamfähigkeit und Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit
• Qualitätsbewusstsein und ein hoher Anspruch an zuverlässige Daten
• Bereitschaft, bestehende Prozesse kontinuierlich zu verbessern

Typischer Tech-Stack

Programmiersprachen:
Python, SQL

Cloud:
Azure / AWS / Google Cloud

Data Platform:
Databricks / Snowflake / Microsoft Fabric

Datenbanken:
PostgreSQL / SQL Server / Oracle

Data Engineering:
Apache Spark / Airflow / dbt

DevOps:
Git / Docker / CI/CD / Terraform

Monitoring:
Azure Monitor / Grafana / Prometheus

Erfolgskennzahlen der Position

Der Erfolg in der Position zeigt sich insbesondere durch:

• stabile und zuverlässige Datenpipelines
• hohe Datenqualität und Datenverfügbarkeit
• kurze Verarbeitungs- und Bereitstellungszeiten
• skalierbare und kosteneffiziente Datenarchitekturen
• hoher Automatisierungsgrad
• nachvollziehbare und dokumentierte Datenflüsse
• Zufriedenheit der internen Data- und Business-Teams

Ausbildung

Abgeschlossenes Studium oder vergleichbare Qualifikation in beispielsweise:

• Informatik
• Wirtschaftsinformatik
• Data Science
• Mathematik
• Statistik
• Elektrotechnik
• oder einem vergleichbaren technischen bzw. analytischen Fachgebiet

Auch Quereinsteiger mit entsprechender praktischer Erfahrung und nachweisbaren technischen Kompetenzen sind willkommen.

Wir bieten

• Ausreichende und kostenfreie Parkplätze
• Betriebliche Altersvorsorge
• Dienstradleasing
• Fachliche Weiterbildung
• Fahrtkostenzuschuss
• Fitnesspaket "Hansefit" (gesponsort)
• Frisches Obst
• Gesundheitsmanagement
• Gute Verkehrsanbindung
• Homeoffice
• Hunde geduldet
• Kantine mit Essenszulage
• Mitarbeiterrabatte (Corporate Benefits)
• Regelmäßige Blutspendetermine vor Ort
• Regelmäßige Mitarbeitergespräche
• Vermögenswirksame Leistungen

Sorge dafür, dass Daten zuverlässig, hochwertig und jederzeit verfügbar sind. Werde Teil unseres Teams und gestalte die Grundlage für Analytics, Reporting und Machine Learning.

Kontakt

Ihr Ansprechpartner für diese Stelle

Matthias Otto
Recruiting & International HR

[phone] - 1400

(Keine Anrufe von Personaldienstleistern!)