Senior Data Engineer (m/w/d)

HyPlus Technology GmbH; Deutschland; Híbrido; EUR 75.000 - 110.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Gesundheitsbudget

Team-Offsites

Moderne Tech-Ausstattung

Mobilitätspaket

Jobrad

Descripción de la vacante

HyPlus Technology GmbH sucht einen Senior Data Engineer, der die technische Ausgestaltung von Datenplattformen bei unseren Kunden von Architektur bis Betrieb verantwortet.

Sie treffen Architekturentscheidungen, entwickeln skalierbare Modelle, ETL-/ELT-Pipelines und arbeiten eng mit KI-/Backend-Teams zusammen. Deutschkenntnisse C1, Englisch C2, Standort Deutschland. Hybrid-/Remote-Modell möglich.

Formación

• Sehr gute SQL-Kenntnisse und sicherer Umgang mit mindestens einer weiteren Sprache im Data-Umfeld.
• Erfahrung mit Cloud-/Datenplattformen (Azure/AWS/GCP) und Tools des Modern Data Stack.
• Kenntnisse in Datenmodellierung, Data-Warehouse- und Lakehouse-Architekturen.
• Erfahrung in ETL-/ELT-Design, Batch- und Streaming-Verarbeitung, z. B. Python, Spark, dbt, Airflow, Kafka.

Responsabilidades

• Konzeption, Aufbau und Weiterentwicklung skalierbarer Datenplattformen in Cloud-, Hybrid- und On-Premise-Umgebungen.
• Verantwortung für Architektur- und Technologieentscheidungen entlang des Lebenszyklus von Datenlösungen.
• Entwicklung performanter Datenmodelle sowie wiederverwendbarer semantischer und Reporting-Layer.
• Design und Betrieb robuster ETL-/ELT-Pipelines (Batch- und Streaming-Verarbeitung).
• Anbindung und Harmonisierung heterogener Quellsysteme (ERP-/SAP-Landschaften, APIs, Event-Streams).
• Performance- und Kostenoptimierung von Datenmodellen und Plattform-Workloads.
• Mentoring von Junior- und Mid-Level-Kolleg:innen; Mitarbeit an Aufwandsschätzungen und Lösungsskizzen.

Conocimientos

SQL

Python

Java

Scala

Cloud platforms

dbt

Airflow

Kafka

Data modeling

Git & CI/CD

Educación

IT/MINT degree

Herramientas

dbt

Airflow

Git

CI/CD

Kubernetes

Terraform

Descripción del empleo

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 Senior Data Engineer verantwortest du die technische Ausgestaltung von Datenplattformen bei unseren Kunden von der Architekturentscheidung über die Umsetzung bis zum stabilen Betrieb. Du bist die fachliche Ansprechperson im Projekt, triffst Technologieentscheidungen mit Weitblick und gibst dein Wissen im Team weiter.

• Konzeption, Aufbau und Weiterentwicklung skalierbarer Datenplattformen und -architekturen (z. B. Lakehouse, Data Warehouse, Data Mesh) in Cloud-, Hybrid- und On-Premise-Umgebungen


• Verantwortung für Architektur- und Technologieentscheidungen entlang des gesamten Lebenszyklus von Datenlösungen – mit Fokus auf Skalierbarkeit, Performance und Wirtschaftlichkeit


• Entwicklung performanter Datenmodelle (z. B. dimensionale Modellierung, Data Vault, Normalformen) sowie wiederverwendbarer semantischer und Reporting-Layer


• Design und Betrieb robuster ETL-/ELT-Pipelines für Batch- und Streaming-Verarbeitung (z. B. mit Python, SQL, Spark, dbt, Airflow, Kafka)


• Anbindung und Harmonisierung heterogener Quellsysteme, etwa ERP-/SAP-Landschaften, APIs oder Event-Streams


• Performance- und Kostenoptimierung von Datenmodellen, Queries und Plattform-Workloads (z. B. Analyse von Execution Plans, Tuning von Warehouse- und Cluster-Ressourcen)


• Etablierung von Datenqualität, Governance und Observability – von Validierungs- und Reconciliation-Frameworks über Monitoring und Data Lineage bis zu Security- und Compliance-Anforderungen


• Mitarbeit an der Bereitstellung KI-fähiger Datenprodukte für Analytics- und AI-Anwendungsfälle, inklusive Definition von Datenverträgen und Schnittstellen zu KI- und Backend-Teams (z. B. für Feature Engineering, Retrieval- und Agentic-AI-Ansätze)


• Einsatz von KI-gestützten Werkzeugen und generativer KI zur Unterstützung von Entwicklung, Dokumentation, Tests und Qualitätssicherung


• Automatisierung von Deployments sowie Weiterentwicklung von DataOps- und CI/CD-Prozessen


• Begleitung von Kund:innen bei Architektur-, Technologie- und Umsetzungsfragen sowie verständliche Kommunikation komplexer technischer Inhalte – auch in Workshops und Pre-Sales-Situationen


• Fachliche Anleitung und Mentoring von Junior- und Mid-Level-Kolleg:innen, Durchführung von Code- und Architektur-Reviews


• Mitarbeit an Aufwandsschätzungen und Lösungsskizzen

• Abgeschlossenes Studium im IT- oder MINT-nahen Umfeld oder eine vergleichbare Qualifikation


• >5 Jahre praktische Erfahrung im Data Engineering, Data Warehousing oder im Aufbau moderner Datenplattformen, davon auch Erfahrung in verantwortlicher Rolle im Projekt- oder Consultingumfeld


• Sehr gute Kenntnisse in SQL sowie sicherer Umgang mit mindestens einer weiteren Sprache im Data-Umfeld (z. B. Python, Scala oder Java)


• Fundierte Erfahrung mit mindestens einer gängigen Cloud- oder Datenplattform (z. B. Azure, AWS, GCP, Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric) und mit Werkzeugen des Modern Data Stack (z. B. dbt, Airflow)


• Tiefes Verständnis von Datenmodellierung, Data-Warehouse- und Lakehouse-Architekturen sowie von ETL-/ELT- und Streaming-Verfahren


• Erfahrung in Datenqualität, Governance, Monitoring/Observability sowie Security- und Compliance-Anforderungen


• Sicherer Umgang mit Versionskontrolle (Git), CI/CD und automatisierten Tests


• Erfahrung im reflektierten Einsatz von KI-gestützten Entwicklungstools und generativer KI im Engineering-Kontext


• Erfahrung in agilen Entwicklungsmethoden (Scrum/Kanban)


• Ausgeprägte Kommunikationsstärke, Eigenverantwortung und Freude daran, Wissen im Team weiterzugeben


• Deutschkenntnisse auf C1/C2 Niveau


• Englischkenntnisse auf B2 Niveau


• Wohnsitz in Deutschland, idealerweise Nähe Ratingen/Frankfurt


• Du fühlst dich auch mit weniger Erfahrung fachlich sicher und traust es dir zu?

Nice to have:

• Erfahrung mit ERP-Daten, insbesondere SAP (z. B. Einkauf/MM, Logistik, Finance) oder anderen Enterprise-Kernsystemen


• Kenntnisse in Infrastructure as Code und containerisierten Umgebungen (z. B. Terraform, Docker, Kubernetes)


• Nachweisbare Erfahrung in Performance-Tuning, Query-Optimierung und Kostenkontrolle produktiver Datenplattformen


• Erfahrung in regulierten oder sicherheitskritischen Umgebungen sowie mit Sovereign-Cloud- bzw. Open-Source-Plattform-Ökosystemen


• Erfahrung mit Analytics- und BI-Werkzeugen (z. B. Power BI, Qlik, Tableau) sowie mit semantischen Layern


• Relevante Cloud- oder Data-Zertifizierungen (z. B. Azure, Databricks, Snowflake, AWS)


• Erfahrung in Pre-Sales, Aufwandsschätzung und Angebotsgestaltung

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.