Senior Data Engineer – Data Integration & Analytics (all genders)

Status
Open
Remote policy
Not stated
Employment type
Not stated
Salary
45,000-75,000 EUR / year
Tech
awsazuregcpjavapythonscaladatasenior
Source
germantechjobs
First observed
2026-10-12 13:21 UTC
Last seen
2026-10-12 13:21 UTC
Source claims posted
2026-10-12 12:30 UTC
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What the posting says

Salary: 45.000 - 75.000 € per year

Requirements:

Wir erwarten ein abgeschlossenes Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik oder eine vergleichbare Qualifikation sowie mindestens drei Jahre praktische Erfahrung im Data-&-Analytics-Umfeld, idealerweise im Consulting oder Software Engineering.

Du bringst fundierte Erfahrung in der Datenintegration und im Aufbau von Data-Warehouse-, Data-Lake- oder Data-Platform-Lösungen mit.

Du hast Erfahrung im Design und in der Umsetzung von Data Pipelines; Kenntnisse in Talend oder Ab Initio sind von Vorteil.

Du verfügst über gute Kenntnisse in der Softwareentwicklung mit Java, Scala oder Python und Erfahrung mit Build- und Versionsverwaltungs-Tools sowie CI/CD-Pipelines, zum Beispiel Maven, Gradle oder Git.

Du kommunizierst adressatengerecht mit unterschiedlichen Stakeholdern, arbeitest gerne in interdisziplinären Teams und kannst komplexe technische Sachverhalte verständlich erklären.

Du kennst gängige Methoden der Datenmodellierung, zum Beispiel dimensionale Modelle; Erfahrung mit AWS, Azure oder GCP im Kontext von Data-&-Analytics-Lösungen ist von Vorteil.

Du setzt KI-Tools in deinem Fachgebiet souverän ein, bewertest Ergebnisse kritisch und unterstützt uns und unsere Kunden dabei, KI-Potenziale zu nutzen.

Du verfügst über sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse.

Responsibilities:

Du konzipierst und implementierst skalierbare Datenplattformen, Data-Warehouse- und Analytics-Lösungen für unsere Kunden und internen Produkte – von der Datenintegration bis zur Bereitstellung für Reporting, BI und Advanced Analytics.

Du entwirfst technologie-agnostische Zielarchitekturen für Data Warehouses, Data Lakes und moderne Data Platforms und übersetzt fachliche Anforderungen in robuste technische Konzepte.

Du entwickelst und optimierst Data Pipelines mit modernen Data-Pipelining- und ETL-/ELT-Technologien wie Talend oder Ab Initio und stellst Datenqualität, Performance und Betriebssicherheit sicher.

Du analysierst die Anforderungen unserer Kunden, berätst sie zu Datenstrategien, Integrationsszenarien und Analytics Use Cases und begleitest sie von der Idee bis zur produktiven Lösung.

Du arbeitest eng in interdisziplinären Teams zusammen, gibst dein Know-how weiter und bringst deine Erfahrung aktiv in die Weiterentwicklung unseres Data-&-Analytics-Beratungsportfolios ein.

Du lebst unsere Daten-DNA, vermittelst den Mehrwert datengetriebener Entscheidungen und trägst dazu bei, die Analytics-Welt bei unseren Kunden kontinuierlich zu modernisieren.

Technologies:

Ab Initio

AI

AWS

Azure

CI/CD

ETL

GCP

Git

Gradle

Java

Maven

Python

Scala

Talend

Cloud

ROS

More:

Bei uns kommen AI-Kompetenz, Engineering-Exzellenz und fundiertes Branchenverständnis zusammen. Wir schaffen ein von gegenseitiger Unterstützung geprägtes Umfeld mit Raum für fachliche Weiterentwicklung, offenen Communities, Peer Groups und Trainingsangeboten. Vertrauen, Wertschätzung und gemeinsam gefeierte Erfolge prägen unser Miteinander. Wir bieten unter anderem Gesundheits- und Sportzuschüsse, flexible Arbeitsmodelle und ein Auszeitprogramm, Familienangebote, über 400 Trainingsangebote, Team-Events, Prämien und Vergünstigungen, JobRad, einen Zuschuss zum Deutschlandticket sowie die Möglichkeit, bis zu zwei Monate mobil aus dem EU-Ausland zu arbeiten. Außerdem stehen individuelle Lösungen zu Altersvorsorge und Krankenversicherung zur Verfügung. Die Position ist für Professionals im Bereich Data & Analytics in Vollzeit und hybrid an unseren Standorten Düsseldorf, Köln, Essen, Paderborn, Münster, Dortmund, Siegen oder Bonn vorgesehen. Die Reisetätigkeit beträgt 50–75%.

last updated 41 week of 2026

Quality

Completeness: 65%

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Timeline

  1. *
    #1293879 2026-10-12 13:21 UTC
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