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(Senior) Data Engineer für Technologieberatung im Bankingumfeld - Frankfurt am Main (m/w/d)

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Summary

Senior Data Engineer role in technology consulting for the banking sector, focusing on designing and implementing scalable data platforms (DWH, Data Lakehouse) using tools like Spark, Kafka, and cloud stacks (Azure/GCP) with Python, Java, or Scala.

Overview

In dieser Rolle arbeiten Sie an skalierbaren Datenplattformen für Banken und Fondsgesellschaften. Sie entwerfen und implementieren Dateninfrastrukturen, sichern Qualität und arbeiten eng mit Fachdomänen zusammen. Sie wählen den Tech-Stack, entwickeln Data Pipelines und coachen Mitarbeitende in einem agilen Umfeld. Sie gestalten Architekturentscheidungen und tragen zur Weiterentwicklung des technologischen Portfolios bei. Die Position bietet spannende Projekte in einer hybriden Arbeitswelt und direkten Kontakt zu führenden Finanzinstituten.

Leistungen / Benefits
  • Hybrides Arbeitsmodell
  • Remote work 50%
  • 30+ Urlaubstage
  • Sabbatical- und Workation-Möglichkeiten
  • Weiterbildung (Trainings, Zertifizierungen, Konferenzen)
  • Neueste Hardware (MacBook Pro/HP Laptop, iPhone, iPad, AirPods Pro)
Verantwortungsbereiche
  • Beratung zu skalierbaren Data-Plattformen (Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse) mit Fokus auf Dateninfrastrukturen
  • Konzeption und Umsetzung von Dateninfrastrukturen unter Gewährleistung der Datenqualität in enger Verzahnung mit Fachdomänen
  • Auswahl des Tool-Stacks und Entwicklung von Data Pipelines, vorzugsweise in der Cloud
  • Coaching von Mitarbeitenden und Mitgestaltung des technologischen Angebots
  • Architekturentwicklung in agilen Teams und Abstimmung von Architektur- und Designentscheidungen
  • Kontinuierliche persönliche Weiterentwicklung durch Teamarbeit, Schulungen und Tech-Community-Austausch
  • Arbeiten an abwechslungsreichen Projekten bei führenden Finanzinstituten
Zentrale Anforderungen
  • Mindestens drei Jahre Berufserfahrung im Data Engineering
  • Erfahrung mit ETL-Frameworks wie Talend oder Informatica oder mit Apache Spark, Apache NiFi oder Databricks
  • Erfahrung mit Data Streaming Tools wie Apache Kafka, Beam oder Apache Flink und relationalen sowie dokumentenorientierten Datenbanken
  • Kenntnisse in Data Pipeline-Entwicklung in gängigen Stacks; Praxis in Java, Python, SQL oder Scala
  • Erfahrung mit Deployment, Konfiguration und Monitoring von Data Pipelines bei Hyperscalern
  • Wünschenswert: Agile, Lean und Continuous-Delivery-Ansätze (TDD, CI, GitOps)
  • Wünschenswert: Cloud-native Architekturen mit Kafka, Docker, Helm, Kubernetes, Terraform (ziehen Domain-driven Design und Microservices heran)
  • Wünschenswert: Zertifizierungen in Microsoft Azure und/oder Google Cloud Platform
  • Abgeschlossenes Hochschulstudium der Wirtschafts-Informatik oder Vergleichbares
  • Sehr gute Deutschkenntnisse (mind. C1) und gute Englischkenntnisse
  • Coaching-Fähigkeit
  • teamorientierte Zusammenarbeit
  • gute Kommunikationsfähigkeiten
  • Talend
  • Informatica
  • Apache Spark

Skills

See also

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