24 offene Stellen Engineer
Data Platform Specialist (m/w/d)
Über
Rolle
Du möchtest den nächsten Schritt in der Datenwelt aktiv mitgestalten? In dieser Rolle entwickelst du nicht nur moderne Datenplattformen weiter, sondern begleitest auch die Transformation von klassischen Data-Warehouse-Strukturen hin zu einer leistungsfähigen Data-Lakehouse-Architektur. Mit deinem Know-how schaffst du die Grundlage für datengetriebene Entscheidungen, innovative BI-Lösungen und zukünftige KI-Anwendungen.
Verantwortung
Du optimierst das bestehende On-Premises Data Warehouse und bereitest es gezielt auf die Migration in eine moderne Data Lakehouse-Architektur vor
Du konzipierst und realisierst die technische Migration zu einer leistungsfähigen On-Premises Data Lakehouse-Plattform
Du verantwortest Betrieb, Monitoring und kontinuierliche Weiterentwicklung der Datenplattform
Du entwickelst performante Datenpipelines und stellst hochwertige Daten für Business Intelligence, Analytics und KI-Anwendungen bereit
Du etablierst Best Practices in den Bereichen Data Engineering, Data Warehouse, Data Lakehouse sowie Datenqualität
Du berätst Fachbereiche bei Fragen zur Datenaufbereitung und unterstützt aktiv den Ausbau der Data Literacy
Du arbeitest eng mit verschiedenen Teams zusammen und sorgst für nachhaltige, skalierbare Datenarchitekturen
Du bringst neue Ideen ein und gestaltest die zukünftige Datenplattform aktiv mit
Qualifikationen
Du verfügst über ein Studium in (Wirtschafts-)Informatik, Data Engineering oder eine vergleichbare Ausbildung
Du bringst mehrere Jahre Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Data Lakehouse-Lösungen mit – idealerweise in On-Premises-Umgebungen
Du besitzt fundierte Kenntnisse in der Entwicklung von Datenpipelines, MSSQL und relationalen Datenbanksystemen
Du arbeitest sicher mit SQL; Kenntnisse in Talend sind ein zusätzlicher Vorteil
Du verfügst über ein tiefes Verständnis von Datenarchitekturen, Datenmodellierung, Data Governance und Data Quality Management
Du kennst die Datenstrukturen und Prozesse von SAP S/4HANA oder möchtest dein Wissen in diesem Bereich weiter vertiefen
Du kommunizierst technische Inhalte verständlich und arbeitest souverän mit Fachbereichen sowie unterschiedlichen Stakeholdern zusammen
Du überzeugst durch eine strukturierte, qualitätsorientierte und eigenverantwortliche Arbeitsweise mit hoher Umsetzungskompetenz
Deutsch beherrschst du sicher in Wort und Schrift; gute Englischkenntnisse runden dein Profil ab.
Data Lakehouse & SQL Engineer (m/w/d)
Über
Rolle
Daten bilden die Grundlage moderner Unternehmensentscheidungen. In dieser Rolle gestaltest du den Wandel von einer klassischen Data-Warehouse-Landschaft hin zu einer zukunftsorientierten Data-Lakehouse-Architektur. Dabei verbindest du technisches Know-how mit strategischem Denken und schaffst die Basis für datengetriebene Anwendungen – von Business Intelligence bis Künstlicher Intelligenz.
Verantwortung
Optimierung und Weiterentwicklung des bestehenden On-Premises Data Warehouse
Technische Konzeption und Umsetzung der Migration zu einer On-Premises Data Lakehouse-Architektur
Betrieb, Monitoring und kontinuierliche Weiterentwicklung der Data Lakehouse-Plattform
Entwicklung und Optimierung leistungsfähiger Datenpipelines für BI-, Analytics- und KI-Anwendungen
Etablierung von Best Practices in den Bereichen Data Engineering, Data Warehouse und Data Lakehouse
Beratung der Fachbereiche bei der Datenaufbereitung sowie Unterstützung beim Aufbau von Data Literacy
Sicherstellung hoher Standards in Data Governance, Data Quality und Datenmodellierung
Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams zur Entwicklung nachhaltiger Datenlösungen
Qualifikationen
Studium in (Wirtschafts-)Informatik, Data Engineering oder vergleichbare Qualifikation
Mehrjährige Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Data Lakehouse-Architekturen, idealerweise On-Premises
Fundierte Erfahrung mit Datenpipelines, MSSQL und relationalen Datenbanksystemen
Sehr gute Kenntnisse in SQL, idealerweise ergänzt durch Erfahrung mit Talend
Fundiertes Verständnis von Datenarchitekturen, Datenmodellierung, Data Governance und Data Quality Management
Kenntnisse der SAP S/4HANA-Datenstrukturen und Datenlogik
Erfahrung in Matrixorganisationen sowie ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit gegenüber technischen und nicht-technischen Stakeholdern
Strukturierte, qualitätsbewusste und lösungsorientierte Arbeitsweise mit hoher Eigeninitiative
Deutsch verhandlungssicher; Englischkenntnisse von Vorteil
Senior Data Engineer (m/w/d)
Über
Rolle
In dieser Rolle gestaltest du eine moderne Datenplattform und ein leistungsfähiges Lakehouse, das als zentrales Fundament für datengetriebene Entscheidungen dient. Du übernimmst die Verantwortung für Konzeption, Aufbau und Weiterentwicklung der Plattformarchitektur, inklusive Integration verschiedenster Datenquellen. Dabei stellst du Datenqualität, Sicherheit und Automatisierung entlang der gesamten Datenpipeline sicher und setzt geeignete Standards sowie Best Practices um. Du arbeitest eng mit Fachbereichen und Analytics-Teams zusammen, um Anforderungen in skalierbare Datenprodukte und Self-Service-Lösungen zu übersetzen. Zudem identifizierst du kontinuierlich Optimierungspotenziale, evaluierst neue Technologien und trägst so massgeblich zur Weiterentwicklung der Datenlandschaft bei.
Verantwortung
Du optimierst das bestehende on premise Data Warehouse als Basis für die spätere Migration.
Du gestaltest und setzt die Migration von einem Data Warehouse zu einer on premise Data Lakehouse Architektur technisch um.
In dieser Rolle betreibst, überwachst und entwickelst du das Data Lakehouse nach dem initialen Aufbau weiter.
In dieser Rolle arbeitest du aktiv an der Aufbereitung und Bereitstellung von Daten für BI- bis KI-Use-Cases mit.
Als Data Engineer bringst du Best Practices zu Data Warehouse, Data Lakehouse und Data Engineering ins Team ein und etablierst sie.
Als Senior berätst und unterstützt du die Businessabteilungen zu Datenaufbereitung und -bereitstellung und förderst die Data Literacy im Unternehmen.
Qualifikationen
- Abgeschlossenes Studium in (Wirtschafts-)Informatik, Data Engineering oder eine vergleichbare Qualifikation
- Mehrjährige praktische Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Data-Lakehouse-Lösungen, idealerweise on premise
- Tiefe Kenntnisse in SQL sowie fundierte Erfahrung mit MSSQL und der Entwicklung von Datenpipelines, idealerweise ergänzt durch Talend-Know-how
- Sicherer Umgang mit Datenarchitektur, Datenmodellierung sowie Konzepten zu Data Governance und Data Quality Management
- Gute Kenntnisse der SAP S/4HANA Datenstrukturen und -logik
- Ausgeprägte Kommunikationsstärke in Matrixorganisationen, um technische Inhalte verständlich an nicht-technische Stakeholder zu vermitteln, sowie sichere Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
KI-Engineer (m/w/d)
Über
Verantwortung
- Du analysierst Anforderungen und konzipierst Integrationslösungen mit Azure Integration Services (z. B. API Management, Logic Apps).
- In dieser Rolle setzt du Integrations- und Automatisierungs-Workflows für interne und externe Systeme um und entwickelst sie weiter.
- Als Fachkraft für KI-Systemintegration übernimmst du die End-to-End-Verantwortung für Integrationen von Design über Test bis Betrieb.
- Du implementierst KI-gestützte Assistenz-, Automatisierungs- und Analysefunktionen auf Basis konkreter Business-Anforderungen.
- In dieser Rolle integrierst du KI-Funktionalitäten in bestehende Lösungen unter Beachtung von Security-, Datenschutz- und Governance-Vorgaben.
- Du berätst Fachbereiche und arbeitest eng mit internen und externen Partnern zusammen, um Anforderungen in Integrations- und Automationslösungen zu überführen.
Qualifikationen
- Abgeschlossenes Studium (HF oder Bachelor) in Informatik, Wirtschaftsinformatik oder einem verwandten Bereich sowie erste Berufserfahrung im relevanten Umfeld
- Praxis mit Azure Integration Services, insbesondere API Management, Logic Apps, Service Bus und Entra ID
- Erfahrung in Konzeption, Umsetzung und Betrieb von Integrationslösungen sowie gute Kenntnisse moderner API-Standards und -Security (REST, OpenAPI/Swagger, OAuth2/JWT)
- Know-how im Aufbau von KI- oder Copilot-basierten Lösungen und in der Softwareentwicklung (z. B. Python, Go oder .NET/C#)
- Routine im Betrieb von Cloud-Lösungen inkl. Monitoring (Application Insights), Multi-Umgebungs-Deployments (TST/UAT/PRD) sowie Verwaltung von Secrets und Zertifikaten
- Fähigkeit, technische Inhalte verständlich zu vermitteln; Erfahrung mit Automatisierungs- und Workflow-Lösungen, Infrastructure as Code und DevOps-Tools (z. B. Bicep, Azure DevOps Pipelines, Git) ist von Vorteil
