Data Engineer (w/m/d)

Metallbau Neyer GmbH & Co. KG; Hamburg; Remote; EUR 65.000 - 85.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein innovatives Unternehmen sucht einen Senior Data Engineer (w/m/d), der große Datenmengen verarbeitet und sich in einem agilen Team mit Technologien wie Scala, Spark und Kubernetes wohlfühlt. Du arbeitest an skalierbaren Big Data Pipelines und bringst mindestens drei Jahre Erfahrung mit. Freue dich auf spannende Herausforderungen und ein faires Arbeitsumfeld mit zahlreichen Weiterbildungsmöglichkeiten.

Leistungen

High-End Equipment

Smart Fridays

Remote-First & Vertrauensarbeitszeit

Weiterbildung

Faire Benefits

Qualifikationen

• Mindestens 3 Jahre Data Engineering Erfahrung, vorzugsweise mit einer JVM-Sprache (Scala oder Java).
• Du sprichst fließend SQL und kennst dich mit ETL-Prozessen und Big Data aus.
• Erfahrung mit CI/CD, automatisierten Tests und testgetriebenem Entwickeln.

Aufgaben

• Konzipiere und entwickle skalierbare Big Data Pipelines.
• Pflege und erweitere TV-Daten-Aggregationssysteme auf Basis von Spark und Python.
• Teste und optimiere in einem agilen Team.

Kenntnisse

SQL

ETL-Prozesse

Big Data

Testgetriebenes Entwickeln

Tools

Docker

Kubernetes

AWS

Spark

Python

Jobbeschreibung

Data Engineering ist dein Spielplatz?

JVM im Blut. Spark im Herzen. TDD in der DNA.

Wenn dein Herz für Scala schlägt, Spark dein Datenfeuer entfacht und Trino für dich das Tool der Wahl ist –dann willkommen bei smartclip. Wir suchen eine:nSenior Data Engineer(w/m/d), die:der sich nicht vor Petabytes, sondern vor PowerPoint-Präsentationen fürchtet.

Wir verarbeiten mehrere Terabyte an Daten – täglich. Das ist keine Floskel, sondern dein Arbeitsalltag.

• scala EitherTbringt dich nicht ins Schwitzen.
• Du weißt, was.equals()besser kann als==.
• Du hast schon mindestens einem Menschen Linux installiert – ungefragt.
• Open Sourcemacht dich glücklich – bei uns gibt’s weder Microsoft-Stacks noch Lizenzhölle.

Tätigkeiten

• Konzipiere und entwickle skalierbare Big Data Pipelines, voll testgetrieben und in einem agilen, JVM-liebenden Team.
• Pflege und erweitere unsereTV-Daten-Aggregationssysteme– von Nutzungsdaten über Programminfos bis hin zu Werbeauslieferungsdaten – auf Basis vonSpark (Scala)undPython, deployt inDocker, orchestriert viaKubernetesund betrieben aufAWS.
• Teste. Und dann teste nochmal. Denn wir stehen aufTDD– kein "Nice-to-have", sondern gelebte Praxis.
• Probiere neue Tools aus (schon mal mitFlowmanoderPrefectgespielt?) und teile dein Wissen mit dem Team.
• Löse echte technische Herausforderungen – keine „Ticket-Blocked“-Tasks.

Anforderungen

• Mindestens3 Jahre Data Engineering Erfahrung, vorzugsweise mit einerJVM-Sprache(Scala oder Java – wir bewerten beides fair ).
• Du sprichst fließendSQLund kennst dich mitETL-ProzessenundBig Data(z.B. Spark oder Hadoop) aus.
• Pythonist ein Plus, aberJVMist dein Zuhause.
• Du hast Erfahrung mitCI/CD, automatisierten Testsund entwickelst am liebstentestgetrieben.
• Du liebst effizienten, wartbaren Code und hast ein Händchen für saubere Architektur.

Team

Unser Stack

• Backend & Data: Scala, Java, Python, SQL, Spark, Trino, Flowman, Prefect
• Infra: Docker, Kubernetes, AWS
• Repo:github.com/smartclip

️ Was wir dir bieten

• High-End Equipment: Du wählst – Mac, Linux, Custom Setup.
• Smart Fridays: Unsere 4-Tage-Woche-Initiative.
• Remote-First & Vertrauensarbeitszeit.
• Weiterbildung satt: Udacity, Coursera, Hackathons, Coaching, Konferenzen.
• ️Faire Benefits:Deutschlandticket-Zuschuss, JobRad, Urban Sports Club, RTL+ Premium, Corporate Benefits, coole Team-Events – und keinen Dresscode (außer du willst einen).

Warum smartclip?

Wir bauen nicht Tech um der Tech willen – sondern gestalten die Zukunft von Werbung im digitalen und TV-Umfeld. Dabei bekommst du bei uns nicht nur Verantwortung, sondern echte Gestaltungsfreiheit. Du arbeitest mit Leuten, die ihr Handwerk verstehen – und den gleichen Nerd-Humor teilen.

Bewerbungsprozess

1. Telefoncall mit Sarah (Senior Recruiter @smartclip)
2. Vorstellungsgespräch via Google-Meeting mit deinen zukünftigen Führungskräften
3. Interview entweder persönlich oder über Google Meet mit deinem zukünftigen Team
4. Kurzfristiges Feedback durch das Team und Sarah