Senior Data Engineer (m/w/d)

Ernsting's family; Coesfeld; Vor Ort; EUR 65.000 - 90.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Kita auf Campus

Urlaubs- und Weihnachtsgeld

BAV

VL

Corporate Benefits

Personalrabatt

Bike-Leasing

Fitnessstudio

Campusgarten

Coffee Hubs

Food Spots

Zusammenfassung

Ernsting's family sucht eine erfahrene Data Engineer-Position, um die Data‑Engineering‑ und Analytics‑Plattform auf Basis von Databricks zu betreiben und weiterzuentwickeln. Sie arbeiten eng mit Data Scientists, Datenarchitektinnen und Fachbereichen zusammen, um robuste Datenpipelines und kuratierte Datensätze für datengetriebene Entscheidungen und KI‑Anwendungen zu schaffen.

Sie integrieren Datenquellen, sichern Qualität durch automatisierte Validierungen und implementieren

Qualifikationen

• Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift erforderlich.
• Mehrjährige Erfahrung als Data Engineer beim Aufbau und Betrieb Cloud-nativer ETL/ELT-, Batch- und Streaming-Pipelines.
• Studium in Natur-/Ingenieurwissenschaften, Mathematik, (Wirtschafts-)Informatik oder verwandten Fächern.
• Sehr gute Praxiserfahrung mit Databricks; Cloud-Expertise (Azure/AWS) Voraussetzung.
• Kenntnisse im SAP-Umfeld (z. B. SAP Datasphere) wünschenswert.
• Gute Python- und SQL-Kenntnisse; gestaltendes Verständnis von Software-Engineering.
• Erfahrung mit Orchestrierung, CI/CD, Infrastructure as Code (Terraform) und Containerisierung.
• Fundierte Kenntnisse in Datenmodellierung, Lakehouse-Prinzipien und Governance.
• Proaktives eigenverantwortliches Arbeiten; Teamorientierung und Kommunikationsstärke.

Aufgaben

• Du verantwortest Betrieb und Weiterentwicklung der Data‑Engineering‑ und Analytics‑Plattform auf Basis von Databricks.
• Du entwickelst Datenpipelines und kuratierte Datensätze als Grundlage für datengetriebene Entscheidungen und KI‑Anwendungen.
• Du integrierst Daten aus vielfältigen Quellsystemen und machst sie für Advanced Analytics, ML und KI nutzbar.
• Du sicherst Datenqualität durch automatisierte Validierungen, Monitoring, Alerts und Governance‑Regeln.
• Du operatisierst Analytics-, ML‑ und KI‑Pipelines nach DevOps/MLOps‑Prinzipien mit CI/CD, reproduzierbaren Deployments.
• Du bringst dich in die Weiterentwicklung unserer Data‑Engineering‑Prinzipien und -Standards ein.

Kenntnisse

Databricks

Python

SQL

Cloud Azure/AWS

CI/CD

Terraform

Datenpipelines

Datenmodellierung

Governance

Spark

Ausbildung

Natur‑/Ingenieurwissenschaften, Mathematik, Informatik Studium

Tools

Databricks

Terraform

Azure/AWS

SAP Datasphere

Jobbeschreibung

Verantwortlichkeiten

• Du verantwortest den Betrieb und die Weiterentwicklung unserer Data‑Engineering‑ und Analytics‑Plattform auf Basis von Databricks.
• Gemeinsam mit unseren Data Scientistinnen, Datenarchitektinnen und den Fachbereichen entwickelst Du Datenpipelines und kuratierte Datensätze als Grundlage für datengetriebene Entscheidungen und KI‑Anwendungen.
• Du integrierst und transformierst Daten aus unterschiedlichsten Quellsystemen und machst sie für Advanced Analytics, Machine Learning und KI nutzbar.
• Du sicherst Datenqualität durch automatisierte Validierungen, strukturiertes Monitoring, Alerts und klare Governance‑Regeln.
• Du operationalisierst Analytics‑, ML‑ und KI‑Pipelines nach DevOps/MLOps‑Prinzipien mit CI/CD, reproduzierbaren Deployments und stellst den zuverlässigen Betrieb sicher.
• Du bringst Dich aktiv in die Weiterentwicklung unserer Data‑Engineering‑Prinzipien und -Standards ein und trägst neue Technologien sowie Best Practices voran.

Qualifikationen

• Sehr gute Deutsch‑ und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
• Mehrjährige Erfahrung als Data Engineer im Aufbau und Betrieb von Cloud‑nativen ETL/ELT‑, Batch‑ und Streaming‑Pipelines.
• Abgeschlossenes Studium in Natur‑/Ingenieurwissenschaften, Mathematik, (Wirtschafts‑)Informatik oder verwandten Fachrichtungen mit entsprechender Vertiefung.
• Sehr gute Praxiserfahrung mit Databricks. Cloud‑Expertise (Microsoft Azure und/oder AWS) ist Voraussetzung.
• Kenntnisse im SAP‑Umfeld (z. B. SAP Datasphere) sind wünschenswert.
• Sehr gute Kenntnisse in Python und SQL sowie ein ausgeprägtes Verständnis für methodisches Software Engineering.
• Erfahrung mit Orchestrierung, CI/CD, Infrastructure as Code (z. B. Terraform) und Containerisierung.
• Solides Verständnis für Datenmodellierung, Lakehouse‑Prinzipien und Governance als Basis für skalierbare Daten‑ und KI‑Infrastrukturen.
• Freude daran, Projekte eigenverantwortlich voranzutreiben.
• Teamorientierung, Kommunikationsstärke, Eigeninitiative, ein hohes Maß an Qualitätsbewusstsein und die Motivation, sich in Geschäftsprozesse einzuarbeiten.

Benefits

• Job & Familie: Wir leben ein starkes Miteinander am Campus bei einer 37,5‑Stunden‑Wochen und einer Kita direkt auf dem Campus.
• Finanzielle Vorteile: Urlaubs‑ und Weihnachtsgeld, BAV, VL, Corporate Benefits, Personalrabatt und Bike‑Leasing.
• Wohlfühlfaktor: 30 Urlaubstage, kostenloses Fitnessstudio auf dem Campus, moderne Arbeitsplätze mit einem großen Campusgarten, mehrere Coffee Hubs und Food‑Spots mit frischen Menüs.
• Family Fun: Interne Events und Aktivitäten auf dem Campus mit Boule-Bahn, Padel‑Court und Multispielfeld.
• Ein herzliches Willkommen: Mit strukturiertem Onboarding, regelmäßigen Feedback‑Gesprächen und individuellen Weiterentwicklungsmöglichkeiten.