Data Engineer (m/w/d)

HyPlus Group; Ratingen; Hybrid; EUR 70,000 - 95,000; Full time

Benefits offered by this job

Gesundheitsbudget

Team-Offsites

Moderne Tech-Ausstattung

Mobilitätspaket

Jobrad

Job summary

HyPlus Group sucht eine:n Data Engineer zur eigenverantwortlichen Entwicklung von Pipelines und Datenmodellen. Sie betreuen Betrieb, Optimierung und Qualität der Data-Lösungen in Hybridumgebungen und arbeiten an Architekturentscheidungen mit.

Sie verfügen über 3–5 Jahre Erfahrung im Data Engineering, kennen SQL und Python, sowie Tools wie dbt, Airflow und Spark. Erfahrungen in Cloud-Plattformen sind wünschenswert; Deutsch (C1) und Englisch (B2) sind von Vorteil.

Qualifications

• Abgeschlossenes IT- oder MINT-Studium 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).
• Praktische Erfahrung mit Cloud-Plattformen (Azure/AWS/GCP) oder Data-Plattformen.
• Erfahrung mit Modern Data Stack-Tools wie dbt, Spark oder Airflow.
• Solides Verständnis von Datenmodellierung, Datenintegration sowie ETL-/ELT- und Streaming-Verfahren.
• Erfahrung in Datenqualität, Monitoring, Governance- und Security-Anforderungen.
• Sicherer Umgang mit Git, CI/CD und automatisierten Tests.
• Offenheit für KI-gestützten Werkzeuge im Engineering-Kontext.
• Erfahrung in agilen Methoden (Scrum/Kanban).
• Analytisches Denkvermögen, strukturierte Arbeitsweise, Teamfähigkeit.
• Gute Kommunikationsfähigkeiten auf Deutsch (C1) und Englisch (B2).

Responsibilities

• Entwickeln von Pipelines und Datenmodellen innerhalb etablierter Plattformarchitekturen.
• Betrieb und kontinuierliche Verbesserung von Data-Lösungen, inklusive Datenqualität und DataOps.
• ETL-/ELT-Entwicklung für Batch- und Streaming-Verarbeitung (z. B. Python, SQL, Spark, dbt, Airflow).
• Anbindung von Quellsystemen wie relationale DBs, REST-APIs, Event-Streams oder ERP-Systeme.
• Entwicklung redundanter Transformations- und Reporting-Layer für Analytics- und KI-Anwendungsfälle.
• Sicherstellung von Datenqualität durch Validierungen, Reconciliation und Root-Cause-Analysen.
• Orchestrierung, Scheduling und Monitoring von Data-Lösungen in Cloud-, On-Premise- und Hybridumgebungen.
• Zusammenarbeit mit Kund:innen, Fachbereichen und agilen Teams; Prototyping und Anforderungsklärung.
• Unterstützung von Junior-Kolleg:innen und Teilnahme an Code-Reviews.

Skills

SQL

Python

Data modeling

Datenqualität

Datenintegration

ETL/ELT

Airflow

dbt

Spark

Git/CI-CD

Education

Abgeschlossenes IT- oder MINT-Studium

Tools

Azure

AWS

Databricks

Snowflake

Job description

Bringe Daten in Bewegung – von der Pipeline bis zum produktiven Betrieb

Deine Aufgaben

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

Dein Profil

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?

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.