Senior Data Engineer - Procurement Analytics & AI (d/m/f/x)

Mercedes-Benz Group AG; Sindelfingen; Vor Ort; EUR 90.000 - 120.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Mercedes-Benz AG in Sindelfingen sucht eine/n Senior Data Engineer, der robuste Datenpipelines auf der Azure‑Plattform erstellt und die Datenarchitektur des Einkaufsbereichs weiterentwickelt. Sie arbeiten eng mit Fachbereichen zusammen, um Datenprodukte bereitzustellen.

Sie bringen mindestens 5 Jahre Erfahrung im Data Engineering mit, beherrschen Python, SQL und Azure‑Tools, und verstehen Produktionsdaten in komplexen Unternehmensumgebungen.

Qualifikationen

• Abgeschlossenes Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik, Ingenieurwissenschaften oder eines vergleichbaren Studiengangs.
• Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung im Data Engineering oder ähnlicher Rolle.
• Fundierte Erfahrung mit Azure‑Datendiensten: Azure Data Factory, Azure Databricks, ADLS, Synapse Analytics und/oder Azure Data Explorer.
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und SQL; Kenntnisse in R oder weiteren Sprachen willkommen.
• Erfahrung mit CI/CD-Praktiken und DevOps im Kontext des Datenbetriebs.
• Ausgeprägte Fähigkeit, fachliche Stakeholder zu kommunizieren und Anforderungen strukturiert aufzunehmen.

Aufgaben

• Konzeption, Aufbau und Betrieb robuster, skalierbarer Datenpipelines auf der Azure‑Plattform (ADF, Databricks, ADLS, Synapse).
• Identifikation und Exploration relevanter Datenquellen im Einkaufsumfeld, Qualität beurteilen und Bereinigungsstrategien entwickeln.
• Integration neuer Datenquellen in die Azure‑Infrastruktur unter Sicherheits- und Governance‑Standards.
• Entwurf und Implementierung skalierbarer Datenmodelle und Backend‑Features für datengetriebene Anwendungen.
• Monitoring, Fehleranalyse und kontinuierliche Verbesserung von Laufzeit und Zuverlässigkeit produktiver Datenlösungen.

Kenntnisse

Python

SQL

Azure Data Factory

Azure Databricks

ADLS

Synapse Analytics

Azure Data Explorer

CI/CD

DevOps

Stakeholder-Kommunikation

Ausbildung

Abgeschlossenes Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik oder vergleichbar

Tools

Azure Data Factory

Azure Databricks

ADLS

Synapse Analytics

Azure Data Explorer

Jobbeschreibung

Tätigkeitsbereich: IT/Telekommunikation

Fachabteilung: Digitalisierung & Data Office MP

Gesellschaft: Mercedes-Benz AG

Standort: Sindelfingen

Startdatum: 14.07.2026

Veröffentlichungsdatum: 14.07.2026

Stellennummer: MER000461F

Arbeitszeit: Vollzeit (teilzeitgeeignet)

Aufgaben

Als digitale Speerspitze im Bereich Mercedes-Benz Cars Einkauf und Lieferantenqualität revolutionieren wir die tägliche Arbeit unserer Kolleg*innen. Advanced Analytics & AI sind für uns keine Buzzwords, sondern unsere Leidenschaft, die wir in unseren Projekten ausleben dürfen. Wir entwickeln Vorhersagemodelle, implementieren die neuesten AI-Technologien und sind die Architekten der Datenplattform für unseren gesamten Geschäftsbereich. Mit unseren Digital-Projekten schaffen wir durch datengetriebene Entscheidungsfindungen einen echten Mehrwert und machen dadurch nicht nur die Arbeit unserer Kolleg*innen leichter, sondern realisieren signifikante finanzielle Potentiale für unser Unternehmen.

Als Senior Data Engineer bist du das Rückgrat dieser Plattform: Du baust die Datenpipelines, die aus verstreuten Rohdaten belastbare, produktionsreife Datenprodukte machen - und verstehst dabei nicht nur den Code, sondern auch den Einkaufsprozess dahinter, den du damit bewegst.

Du willst nicht nur Pipelines bauen, sondern sehen, wie deine Arbeit echte Einkaufsentscheidungen im Milliardenbereich bewegt? Wir sind ein kleines Team mit kurzen Wegen, das technische Exzellenz ernst nimmt und trotzdem pragmatisch denkt. Kein endloses Abstimmungskarussell, keine Schaufensterprojekte - wir bauen Dinge, die tatsächlich genutzt werden. Mit Leuten, denen das genauso wichtig ist wie Dir.

Deine Aufgaben im Einzelnen

• Konzeption, Aufbau und Betrieb robuster, skalierbarer Datenpipelines auf der Azure-Plattform - von der Rohdatenquelle bis zum konsumfähigen Datenprodukt (ADF, Databricks, ADLS, Synapse, Azure Data Explorer, EventHub)
• Identifikation und Exploration relevanter Datenquellen im Einkaufsumfeld: Datenstrukturen verstehen, Qualität beurteilen und Bereinigungsstrategien entwickeln
• Integration neuer Datenquellen in die bestehende Azure-Infrastruktur - unter Einhaltung konzernweiter Sicherheits- und Governance-Standards
• Entwurf und Implementierung skalierbarer Datenmodelle sowie Backend-Features für datengetriebene Anwendungen und Analyseprodukte
• Sicherstellung des stabilen Betriebs produktiver Datenlösungen: Monitoring, Fehleranalyse und kontinuierliche Verbesserung von Laufzeit und Zuverlässigkeit
• Enge Zusammenarbeit mit Fachkolleg*innen im Einkauf: fachliche Anforderungen aufnehmen, in technische Lösungskonzepte übersetzen und gemeinsam zur Produktionsreife bringen
• Mitgestaltung der Datenarchitektur des Bereichs - von der technischen Umsetzung bis zur strategischen Weiterentwicklung der Plattform
• Wissenstransfer und fachliche Unterstützung von Teamkolleg*innen sowie aktive Mitarbeit in agilen Entwicklungsprozessen (Scrum/Kanban)

Qualifikationen

Die Mobilität von morgen ist kein Zufall, sondern basiert auf datengetriebenen Entscheidungen. Werde ein Teil der neuen digitalen Generation bei Mercedes-Benz und schreibe die Automobilgeschichte unseres Unternehmens neu!

Idealerweise bringst du Folgendes mit:

• Abgeschlossenes Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik,
• Ingenieurwissenschaften oder eines vergleichbaren Studiengangs
• Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung im Data Engineering oder einer vergleichbaren Rolle mit nachweisbarem Fokus auf den Aufbau und Betrieb von Datenpipelines
• Fundierte, hands‑on Erfahrung mit Azure‑Datendiensten: idealerweise Azure Data Factory, Azure Databricks, ADLS, Synapse Analytics und/oder Azure Data Explorer
• Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und SQL; Kenntnisse in R oder weiteren Sprachen sind willkommen
• Verständnis für Datenqualitätssicherung, Datenmodellierung und die Besonderheiten von Produktionsdaten in komplexen Unternehmensumgebungen
• Erfahrung mit CI/CD-Praktiken und DevOps-Prozessen im Kontext des Datenbetriebs (z.B. Versionierung von Pipelines, automatisiertes Testing, Deployment-Automatisierung)
• Ausgeprägte Fähigkeit, mit fachlichen Stakeholdern auf Augenhöhe zu kommunizieren - technische Konzepte verständlich erklären, Anforderungen strukturiert aufnehmen
• Verhandlungssichere Deutschkenntnisse sowie sehr gute Englischkenntnisse

Persönliche Kompetenzen

• Leidenschaft fürs Handwerk: Du baust Datenpipelines, die nicht nur funktionieren, sondern langfristig wartbar, dokumentiert und zuverlässig sind
• Pragmatische Problemlösungskompetenz: Du findest den richtigen Grad zwischen technischer Perfektion und lieferbarer Lösung
• Eigenverantwortung und Proaktivität - du identifizierst Schwachstellen in bestehenden Lösungen und gehst sie an, ohne darauf warten zu müssen, dass jemand anderes sie bemerkt
• Neugier auf den Business-Kontext - du willst verstehen, warum ein Datenpunkt wichtig ist, nicht nur wie er fließt
• Bereitschaft, dich zügig in ein n