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Data Integration Specialist / Data Engineer (m/w/d)

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Summary

Data engineer role in Dortmund steering the lifecycle of data-integration and ETL pipelines in the energy sector: gathering requirements, monitoring stable operations, optimizing existing pipelines, and advising business teams on building data products. Core stack is Databricks, Azure, Python, SQL/NoSQL (PostgreSQL), with MuleSoft and Airflow as a plus.

Overview

In dieser Rolle steuern Sie den Lifecycle von Datenintegrationsstrecken und ETL-Pipelines in der Energiebranche. Sie arbeiten eng mit Fach- und IT-Teams zusammen, um Anforderungen aufzunehmen, den Betrieb sicherzustellen und Datenprodukte kontinuierlich weiterzuentwickeln. Sie beraten Fachbereiche beim Aufbau der Datenplattform und koordinieren datenbezogene Projekte mit Partnern. Die Position bietet die Möglichkeit, data-driven Lösungen mit breiter Wirkung zu gestalten und sich in einer renommierten, inklusiven Arbeitgeberkultur einzubringen.

Leistungen / Benefits
  • Unbefristeter Arbeitsvertrag
  • Übertarifliche Vergütung
  • Kununu Top Company 2026
  • Persönliche Ansprechpartner
  • Urlaub- und Weihnachtsgeldsteigerung
  • Betriebliche Altersvorsorge
Verantwortungsbereiche
  • Steuerung des Lifecycles von Datenintegrationsstrecken und ETL-Pipelines
  • Aufnahme und Koordination fachlicher und technischer Anforderungen
  • Monitoring und Sicherstellung eines stabilen Betriebs inklusive Fehleranalyse und Incident Management
  • Weiterentwicklung und Optimierung bestehender Datenintegrationsprozesse
  • Beratung von Fachbereichen zur Nutzung der Datenplattform und zum Aufbau von Datenprodukten
  • Steuerung datenbezogener Projekte mit internen und externen Partnern
Zentrale Anforderungen
  • Abgeschlossenes technisches Studium (z. B. Informatik, Elektrotechnik, Informationstechnik, Wirtschaftsingenieurwesen oder Energietechnik)
  • Mehrjährige Erfahrung mit SQL- und NoSQL-Datenbanken, idealerweise PostgreSQL
  • Fundierte Kenntnisse in Databricks und Azure Services
  • Sehr gute Kenntnisse in Python sowie Datentransformation und Datenmodellierung
  • Erfahrung mit Data Warehousing und Datenmodellkonzepten
  • Idealerweise Kenntnisse in MuleSoft und Airflow
  • Gute Kenntnisse gängiger Datenformate wie XML, Parquet, JSON und EDI
  • Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit, Eigeninitiative und Verantwortungsbewusstsein
  • Schnelle Auffassungsgabe und Fähigkeit, komplexe Zusammenhänge zu strukturieren
  • Kommunikationsfähigkeit
  • Eigeninitiative
  • Verantwortungsbewusstsein
  • SQL- und NoSQL-Datenbanken (insb. PostgreSQL)
  • Databricks
  • Azure Services

Skills

See also

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