Senior Data Engineer (m/w/d)

HyPlus Group; Ratingen; Hybrid; EUR 90,000 - 130,000; Full time

Benefits offered by this job

Gesundheitsbudget

Team-Offsites

Moderne Tech-Ausstattung

Mobilitätspaket

Jobrad

Job summary

HyPlus Group sucht eine/n Senior Data Engineer zur technischen Ausgestaltung von Datenplattformen bei Kunden. Sie treffen Architekturentscheidungen, gestalten Business-Logik, implementieren ETL-/ELT-Pipelines und sichern Betrieb, Performance und Kosten.

Sie arbeiten an Cloud-/Hybrid-/On-Premises-Lösungen, sind fachliche Ansprechperson, betreuen Projekte und geben Wissen im Team weiter. Sehr gute SQL-Kenntnisse, Cloud- oder Data-Plattform-Erfahrung sowie Deutsch C1/C2 sind erforderlich.

Qualifications

• 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
• 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

Responsibilities

• 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
• 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 Kundinnen und Kunden 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

Skills

Datenarchitektur

Cloud-Plattformen

Datenmodellierung

SQL

Python

CI/CD

KI/Generative KI

Education

Universität/Hochschuleabschluss IT oder MINT-Umfeld

Tools

dbt

Airflow

Spark

Kafka

Kubernetes

Terraform

Git

Job description

Du gestaltest Datenarchitekturen, triffst technische Entscheidungen und gibst die Richtung vor.

Deine Aufgaben

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

Dein Profil

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

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.