(Senior) Data Engineer – Kunden Integration (all genders)
Summary
Builds and operates Azure-based data pipelines for client projects, integrating raw data from APIs and customer systems into curated data models for BI, analytics and AI/ML. Core stack: Azure Data Factory, Azure Databricks (Spark/SQL), Blob Storage/ADLS Gen2, with client consulting, mentoring and production operations.
In dieser Rolle bauen und betreiben Sie Azure-basierte Data Pipelines und integrieren Rohdaten aus verschiedenen Quellen, um belastbare, AI-readiness-fähige Modelle zu unterstützen. Sie arbeiten eng mit Agentur- und Marktteams zusammen, beraten Kunden und treiben Skalierbarkeit sowie robuste Architektur voran. Ihre Arbeit ermöglicht datenbasierte Entscheidungen und somaitiger Wertschöpfung für Kundenprojekte. Sie übernehmen technische Verantwortung und Mentoring, um Time-to-Value sicherzustellen.
Leistungen / Benefits- Onboarding inkl. Mentoring
- Campus-Weiterbildungsprogramm
- flexible Arbeitszeiten
- Mobile Office
- After-Work Events
- Fitnessprogramm/Jobrad oder E‑Bike Leasing
- Aufbau, Weiterentwicklung und Betrieb von Azure Data Pipelines in Kundenprojekten
- Datenintegration und -modellierung (Azure Blob Storage/ADLS Gen2, APIs, Kundensysteme); Orchestrierung und Transformation mit Azure Data Factory und Azure Databricks
- Bereitstellung kuratierter Datenmodelle als Grundlage für BI, Analytics und AI/ML
- Zusammenarbeit mit Agentur- und Marktteams; Beratung und Durchführung von Workshops
- Sicherstellung von Qualität, Wartbarkeit und Skalierbarkeit der Datenarchitekturen (Raw/Curated/Serving)
- Übersetzung komplexer fachlicher Anforderungen in robuste daten- und AI-fähige Lösungen
- Technische Verantwortung, Time-to-Value, Wartbarkeit, Skalierbarkeit; Mentoring von Engineers
- Produktionsreife, Monitoring und stabiler Betrieb der Lösungen
- Mehrjährige Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Data Pipelines (idealerweise Azure)
- Ausgeprägtes Verständnis von Datenintegration, ETL/ELT, Datenmodellierung
- Fortgeschrittene Expertise in Azure-Themen (z. B. Databricks, Monitoring, CI/CD, Kostenoptimierung)
- Interesse/Erfahrung in Analytics- und AI-Use-Cases (Feature Engineering, Predictive Analytics, ML-Vorbereitung)
- Erfahrung in clientnahen Projekten sowie Consulting-, Agentur-, Media-, B2B- oder Plattformumfeld; Reisebereitschaft
- Sehr gutes Englisch; Deutschkenntnisse von Vorteil
- Grundverständnis von Data Quality und regulatorischen Anforderungen
- Hands-on-Mindset
- hohe Umsetzungsstärke
- praktische & klare Kommunikation
- Azure Data Factory
- Azure Databricks (Spark/SQL)
- Azure Blob Storage/ADLS Gen2