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Ernstings family

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Senior Data Engineer (m/w/d)

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Summary

Senior Data Engineer at Ernstings family in Coesfeld, Germany, operating and evolving a Databricks-based data engineering and analytics platform: building ETL/ELT pipelines and curated datasets, ensuring data quality and governance, and running analytics/ML/AI pipelines with DevOps/MLOps practices using Python, SQL, Azure/AWS, and Terraform.

Overview

In dieser Rolle betreibst und entwickelst du unsere Data-Engineering- und Analytics-Plattform auf Databricks weiter. Du arbeitest eng mit Data Scientists, Datenarchitekten und Fachbereichen zusammen, um Pipelines und kuratierte Datensätze für datengetriebene Entscheidungen und KI-Anwendungen bereitzustellen. Du sicherst Datenqualität, automatisierst Validierungen und Governance, und betreibst Analytics-/ML-/KI-Pipelines nach DevOps/MLOps-Prinzipien. Du treibst die Weiterentwicklung von Prinzipien, Standards und neuen Technologien voran, um skalierbare Daten- und KI-Infrastrukturen zu gestalten. Diese Position bietet die Chance, maßgeblich Einfluss auf Dateninfrastruktur und datengetriebene-K

Leistungen / Benefits
  • Urlaubs- und Weihnachtsgeld
  • BAV
  • VL
  • Corporate Benefits
  • Personalrabatt
  • Bike-Leasing
Verantwortungsbereiche
  • Betrieb und Weiterentwicklung der Data-Engineering- und Analytics-Plattform auf Basis von Databricks
  • Entwicklung von Datenpipelines und kuratierten Datensätzen
  • Datenintegration und -transformation aus vielfältigen Quellsystemen
  • Sicherung der Datenqualität durch automatische Validierungen, Monitoring, Alerts und Governance
  • Operationalisierung von Analytics-, ML- und KI-Pipelines nach DevOps/MLOps mit CI/CD und reproduzierbaren Deployments
  • Weiterentwicklung von Data-Engineering-Prinzipien und -Standards sowie Einführung neuer Technologien und Best Practices
Zentrale Anforderungen
  • Mehrjährige Erfahrung als Data Engineer im Aufbau und Betrieb cloud-nativer ETL/ELT-, Batch- und Streaming-Pipelines
  • Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
  • Databricks-Kenntnisse
  • Cloud-Expertise (Azure und/oder AWS)
  • Ausgezeichnete Python- und SQL-Kenntnisse
  • Erfahrung mit Orchestrierung, CI/CD, Infrastructure as Code (Terraform) und Containerisierung
  • Fundiertes Verständnis von Datenmodellierung, Lakehouse-Prinzipien und Governance
  • Motivation, eigenverantwortlich zu arbeiten und sich in Geschäftsprozesse einzuarbeiten
  • Teamorientierung, Kommunikationsstärke, Eigeninitiative und Qualitätsbewusstsein
  • Teamorientierung
  • Kommunikationsstärke
  • Eigeninitiative
  • Databricks
  • Azure und/oder AWS Cloud-Expertise
  • SAP Datasphere (wünschenswert)

Skills

See also

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