Data Ingenieur (m/w/d) arbeitnow ANGEHEUERT GmbH Homeoffice · 11/11/2026

Primetime; Germany; Hybrid; EUR 90,000 - 130,000; Full time

Benefits offered by this job

Homeoffice flexibel

Workation EU

Betriebliche Altersvorsorge 50%

Weiterbildung

Job summary

Primetime sucht einen DataIngenieur, der eine Databricks-basierte Plattform betreut und weiterentwickelt. Sie bauen Pipelines, Data Lake/Lakehouse-Architektur und Governance-Strukturen auf, arbeiten eng mit Fachbereichen zusammen und ermöglichen AI-/MLOps-Schnittstellen.

Sie erwarten eine mehrjährige Data-Engineering-Erfahrung, starke SQL- und ETL-/ELT-Kenntnisse sowie Cloud-Erfahrung mit IaC-Tools. Die Rolle bietet flexibles Homeoffice-Umfeld und enge Zusammenarbeit vor Ort in Deutschland.

Qualifications

• Abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Engineering oder vergleichbar.
• Mehrjährige Erfahrung im Data Engineering und Aufbau produktiver Datenplattformen.
• Sehr gute Kenntnisse in Databricks, SQL und modernen ETL/ELT-Patterns.
• Erfahrung mit Data Lake/Lakehouse-Architekturen, Datenmodellierung und Data Quality.
• Cloud-Erfahrung mit Infrastructure as Code; ideal Azure/AWS-Kenntnisse.
• Erfahrung mit Monitoring, Fehlerbehandlung und Operationalisierung von Pipelines.
• Gute Kommunikationsfähigkeiten und sehr gute Englischkenntnisse (C1).
• Pluspunkte: Banking/Finance, Power BI, DORA, SFTP, AI-/ML-Datenpipelines.

Responsibilities

• Data Layer betreiben und Databricks-basierte Plattform weiterentwickeln inkl. Workspaces, Jobs und Berechtigungen.
• Datenpipelines (ETL/ELT) für Banking, Treasury, Payments, Exportfinanzierung und weitere Quellen erstellen.
• Architektur von Data Lake/Lakehouse, skalierbare Modelle entwerfen.
• Datenqualitätsprüfungen automatisieren und Vollständigkeit sicherstellen.
• Monitoring und Alerting für Pipelines, Jobs, Latenzen und Fehler aufbauen.
• Datenflüsse, Lineage dokumentieren; Zugriffskontrollen und regulatorische Anforderungen unterstützen.
• AI Enablement: Bereitstellung von Daten/Interfaces für AI Use Cases und MLOps.
• Zusammenarbeit mit Fachbereichen sowie Architecture, Platform, Risk und Compliance.

Skills

Databricks

SQL

ETL/ELT

Datenqualität

Education

Informatik-/Data Engineering-Studium

Tools

Terraform

Azure

AWS

Power BI

Job description

Du bist technisch versiert, probierst gerne neue Ansätze aus und möchtest nicht bei jeder Entscheidung durch bestehende Strukturen ausgebremst werden? Als Data Ingenieur erwartet dich eine Umgebung, in der vieles neu aufgebaut wird und du deine technischen Vorstellungen aktiv einbringen kannst. Von der Architektur über Datenpipelines bis hin zu Data Quality und AI Schnittstellen kannst du moderne Lösungen entwickeln und dabei Verantwortung für deren Umsetzung übernehmen.

Deine Benefits als DataIngenieur

Vergütung: Freue dich auf ein attraktives Gehalt mit zusätzlichem variablem Anteil, das deiner Erfahrung und technischen Expertise entspricht.

Gestaltungsspielraum: Baue eine zentrale Datenplattform von Grund auf mit auf und bringe deine eigenen technischen Ideen ein. Hier gibt es viel Raum, moderne Lösungen auszuprobieren und die technische Architektur aktiv mitzugestalten.

Flexibilität: Gestalte deinen Arbeitsalltag weitgehend selbst und arbeite flexibel aus dem Homeoffice oder von deinem Wohnort in Deutschland. Für wichtige Meetings, Workshops und den persönlichen Austausch wird gleichzeitig deine Bereitschaft zur Teilnahme vor Ort erwartet.

Workation: Nutze bis zu vier Wochen Workation innerhalb der EU und nach Absprache gegebenenfalls darüber hinaus.

Altersvorsorge: Profitiere von einer betrieblichen Altersversorgung mit 50 % Arbeitgeberbeteiligung.

Entwicklung: Nutze individuelle Weiterbildungen, Sprachkurse und persönliche Lernangebote.

Internationalität: Arbeite in einem internationalen Umfeld mit Deutsch und Englisch als Geschäftssprachen.

Deine Aufgaben als DataIngenieur

Data Layer: Übernimm Betrieb und Weiterentwicklung der Databricks basierten Datenplattform inklusive Workspaces, Jobs und Berechtigungen.

Datenpipelines: Entwickle robuste ETL und ELT Pipelines für Banking, Treasury, Payments, Exportfinanzierung und weitere Datenquellen.

Architektur: Gestalte Data Lake und Lakehouse Strukturen sowie skalierbare und performante Datenmodelle.

Data Quality: Implementiere automatisierte Qualitätsprüfungen und stelle Vollständigkeit, Aktualität und Konsistenz der Daten sicher.

Monitoring: Baue Monitoring und Alerting für Pipelines, Jobs, Latenzen und Fehler auf.

Governance: Dokumentiere Datenflüsse und Lineage und unterstütze bei Datenklassifizierung, Zugriffskontrollen und regulatorischen Anforderungen.

AI Enablement: Stelle geeignete Daten und Schnittstellen für AI Use Cases und MLOps bereit.

Zusammenarbeit: Unterstütze Fachbereiche bei Datenanalysen und arbeite eng mit Architecture, Platform, Risk und Compliance zusammen.

Dein Profil als DataIngenieur

Ausbildung: Ein Studium der Informatik, Data Engineering, Wirtschaftsinformatik oder eine vergleichbare Qualifikation bildet die Grundlage.

Erfahrung: Mehrjährige Erfahrung im Data Engineering und im Aufbau produktiver Datenplattforment.

Technologie: Sehr gute Kenntnisse in Databricks, SQL und modernen ETL und ELT Patterns.

Architektur: Erfahrung mit Data Lake oder Lakehouse Architekturen, Datenmodellierung und Data Quality.

Cloud: Erfahrung mit Infrastructure as Code in Cloud Umgebungen ist wichtig, idealerweise ergänzt durch Azure- oder AWS-Kenntnisse.

Betrieb: Erfahrung mit Monitoring, Fehlerbehandlung und der Operationalisierung produktiver Datenpipelines.

Kommunikation: Gute Kommunikationsfähigkeit und sehr gute Englischkenntnisse auf C1 Niveau.

Pluspunkte: Erfahrungen mit Banking, Finance, Power BI, DORA, SFTP oder AI und ML Datenpipelines.

Du hast eigene Vorstellungen davon, wie eine moderne Datenplattform aufgebaut sein sollte und möchtest diese auch umsetzen können? Dann wartet hier der technische Gestaltungsspielraum auf dich, den du bei vielen etablierten Strukturen vergeblich suchst.