Data Engineer (m/w/d) - mit Schwerpunkt Datenmodellierung

Neue Pressegesellschaft mbH & Co. KG

Ulm

On-site

EUR 75,000 - 110,000

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Benefits offered by this job

Unbefristete Festanstellung

Moderne Data-Umgebung (dbt, BigQuery,)

Corporate Benefits

Jobticket

Team-Events

Weiterbildung

Job summary

Die Neue Pressegesellschaft mbH & Co. KG (NPG Digital) sucht Data Engineer (m/w/d) mit Schwerpunkt Datenmodellierung zur Weiterentwicklung der Datenplattform in Ulm.

Du modellierst Fakten- und Dimensionsstrukturen, baust leistungsfähige Data-Warehouse-Modelle und unterstützt Analysen, Dashboards und A/B-Tests. Du arbeitest eng mit Data Engineers, Analytics Engineers und Data Analysts zusammen, setzt Kimball-Standards um, verbesserst Datenqualität, Skalierbarkeit und Kosten und trägst zur

Qualifications

Mehrjährige Berufserfahrung im Data Engineering oder einer vergleichbaren Rolle.
Praktische Erfahrung mit dimensionaler Modellierung nach Kimball, inklusive Historisierung.
Sehr gute SQL-Kenntnisse, auch bei großen Datenmengen, und Erfahrung mit Transformationswerkzeugen wie dbt.
Erfahrung mit der Entwicklung und dem Betrieb von Datenpipelines.
Erfahrung mit Cloud Data Warehouses, idealerweise BigQuery.
Gute Python-Kenntnisse und sicherer Umgang mit Git.
Sehr gute Deutschkenntnisse (C1).
Verständnis für Geschäftslogik und Datenmodelle zur präzisen Anleitung von Coding Agents.

Responsibilities

Konzeption und Umsetzung dimensionaler Datenmodelle nach Kimball (Fakten/Dimensionen, Star-Schemas, Conformed Dimensions).
Aufbau performanter One Big Tables und historisierender Modelle (SCD, Snapshots).
Weiterentwicklung unserer dbt-basierten Warehouse-Architektur und Modellierungsstandards.
Entwicklung und Betrieb von Datenpipelines für Event- und Geschäftsdaten (Snowplow, TB-Bereich) und inkrementelle Logik.
Performance- und Kostenoptimierung in BigQuery durch Partitionierung/Clustering.
Sicherung der Datenqualität durch Tests, Monitoring und Dokumentation.

Skills

Datenmodellierung (Kimball)

SQL

dbt

Python

Datenpipelines

BigQuery

Git

Deutsch C1

Geschäftslogik verstehen

Tools

dbt

Airflow

BigQuery

Snowplow

OpenTofu

Terraform

Kubernetes

Job description

Data Engineer (m/w/d) - mit Schwerpunkt Datenmodellierung

Die NPG Digital ist die zentrale Digital-Unit der rund 3.400 Menschen großen Medienlandschaft der Neuen Pressegesellschaft mbH & Co. KG

Bei uns entwickeln und vermarkten talentierte Mitarbeiter*innen digitale Produkte, wie z.B. die Newsportale moz.de, lr.de, stuttgarter-zeitung.de, stn.de oder swp.de und schaffen innovative Digital-Lösungen für den Raum Brandenburg und Baden-Württemberg. Wir verbinden die Flexibilität und Innovationskraft mit der Sicherheit eines Konzerns, indem wir in einer dynamischen Du-Kultur arbeiten, die geprägt ist von flachen Hierarchien und einem engen Zusammenhalt im Team.

Im Data Team der NPG Digital entwickelst du unsere Datenplattform weiter: von der Verarbeitung der Event- und Geschäftsdaten bis zu den Modellen in unserem Data Warehouse. Dein Schwerpunkt liegt auf der Datenmodellierung, denn saubere Modelle sind die Grundlage für Analysen, Dashboards, A/B-Tests und Personalisierung.

Warum dieser Job für Dich interessant ist

Du arbeitest an der gesamten Strecke von Datenpipelines über das Warehouse bis zu Analytics. Dabei gestaltest du vor allem die Struktur unseres Data Warehouse maßgeblich mit, von Fakten und Dimensionen bis zu performanten Modellen für große Eventdaten. Gemeinsam mit Data Engineers, Analytics Engineers und Data Analysts entwickelst du Lösungen und Standards, die Daten für das ganze Haus nutzbar machen. Mit KI verändert sich unsere Arbeit: Den Code schreiben zunehmend Coding Agents. Den Unterschied machst du, wenn du die Geschäftslogik verstehst, sauber modellierst und Anforderungen so präzise formulierst, dass ein Agent sie zuverlässig umsetzen kann.

Dein Impact bei uns:

Du schaffst eine verlässliche Datenbasis für Produkt, Redaktion, Marketing und Vermarktung.

Du entwickelst wiederverwendbare Datenmodelle und effiziente Verarbeitungsschritte.

Du verbesserst gemeinsam mit dem Team die Qualität, Wartbarkeit und Performance unserer Datenplattform.

Deine Aufgaben:

Konzeption und Umsetzung dimensionaler Datenmodelle nach Kimball: Fakten- und Dimensionstabellen, Star Schemas und Conformed Dimensions.

Aufbau performanter One Big Tables (OBT) und Wide Tables sowie Modellierung von Historisierung (Slowly Changing Dimensions, Snapshots).

Weiterentwicklung unserer dbt-basierten Warehouse-Architektur und gemeinsamer Modellierungsstandards.

Entwicklung und Betrieb von Datenpipelines für Event- und Geschäftsdaten, inklusive Snowplow-Daten im Terabyte-Bereich und inkrementeller Verarbeitungslogik.

Performance- und Kostenoptimierung in BigQuery, etwa durch passende Partitionierung und Clustering.

Absicherung der Datenqualität durch Tests, Monitoring und nachvollziehbare Dokumentation.

Weiterentwicklung von Orchestrierung, CI/CD, unserer Kubernetes-basierten Infrastruktur und Infrastructure as Code mit OpenTofu.

Klärung von Anforderungen und Geschäftslogik mit Analytics Engineers, Data Analysts und Fachbereichen und Ausarbeitung präziser Spezifikationen, die Coding Agents umsetzen, inklusive Review der Ergebnisse.

Das bringst Du mit:

Mehrjährige Berufserfahrung im Data Engineering oder in einer vergleichbaren Rolle.

Praktische Erfahrung mit dimensionaler Modellierung nach Kimball, einschließlich Historisierung und inkrementeller Modelle.

Sehr gute SQL-Kenntnisse, auch bei großen Datenmengen, und Erfahrung mit dbt oder vergleichbaren Werkzeugen zur Transformation von Daten.

Erfahrung mit der Entwicklung und dem Betrieb von Datenpipelines.

Erfahrung mit Cloud Data Warehouses, idealerweise BigQuery.

Gute Python-Kenntnisse.

Einen sicheren Umgang mit Git und Interesse an gemeinsamen Entwicklungsstandards und Code Reviews.

Sehr gute Deutschkenntnisse, mindestens auf C1-Niveau.

Verständnis für Geschäftslogik und Datenmodelle, um Coding Agents präzise anzuleiten und ihre Ergebnisse fachlich wie technisch kritisch zu prüfen.

Darüber freuen wir uns zusätzlich:

Erfahrung mit unterschiedlichen Modellierungsansätzen und ein Gespür dafür, wann welcher Ansatz passt.

Erfahrung mit Eventdaten, beispielsweise aus Snowplow.

Kenntnisse in Orchestrierung, etwa mit Airflow, sowie in CI/CD und Infrastructure as Code mit OpenTofu oder Terraform.

Du musst nicht jedes Tool kennen. Entscheidend ist, dass du Daten zuverlässig verarbeiten kannst, in Datenmodellen denkst und Wert auf saubere, nachvollziehbare Lösungen legst.