Unser Kunde ist ein spezialisiertes IT-Dienstleistungsunternehmen mit
Fokus auf anspruchsvolle Enterprise-, Cloud
Data-Platform-Projekte. Das Unternehmen verbindet moderne
Remote-Arbeit mit kurzen Entscheidungswegen, direktem Austausch und
einem hohen Anspruch an technische Qualität, Verlässlichkeit und
nachhaltige Lösungen. Aktuell entsteht mit AppHUB eine zentrale Data
Platform, die als verbindender Hub zwischen unterschiedlichen
Quellsystemen – beispielsweise SAP, Salesforce, Dateien und weiteren
Applikationen – sowie den konsumierenden Anwendungen und BI-Systemen
dient. Ziel ist es, klassische Punkt-zu-Punkt-Integrationen abzulösen
und stattdessen saubere, governte und wiederverwendbare Datenprodukte
für das Business bereitzustellen. Für unseren Kunden suchen wir
einen Senior Data Engineer (m/w/d) in unbefristeter Festanstellung. In
dieser Position übernehmen Sie eine zentrale Rolle beim Aufbau und
bei der Weiterentwicklung der zentralen Data Platform AppHUB. Sie
konzipieren und implementieren vollständige Datenpipelines,
entwickeln wiederverwendbare Datenmodelle und etablieren moderne
Data-Engineering-Standards im produktiven Betrieb. Hinweis: Die
Position wird vollständig aus dem Homeoffice / remote ausgeübt. Der
angegebene Standort München dient ausschließlich der technischen
Zuordnung der Stellenanzeige. Aufgaben Datenpipelines: Konzipieren und
implementieren Sie vollständige ETL
- und ELT-Pipelines von der
Anbindung unterschiedlicher Quellsysteme bis zur Bereitstellung
nutzbarer Datenprodukte Datenmodellierung: Entwickeln Sie dimensionale
Datenmodelle nach der Kimball-Methodik und gestalten Sie insbesondere
Star Schemas für Core
- und Gold-Layer Transformation: Erstellen und
optimieren Sie dbt-Modelle für die Gold Layer und sorgen Sie für
transparente Abhängigkeiten, Wiederverwendbarkeit und eine
nachvollziehbare Dokumentation Plattformentwicklung: Entwickeln und
optimieren Sie Datenverarbeitungsprozesse auf Basis von SQL Server und
Microsoft Azure und unterstützen Sie die Migration von Azure Data
Factory zu Apache Airflow Datenqualität: Implementieren Sie
automatisierte Qualitätsprüfungen mit dbt tests, Great Expectations
oder vergleichbaren Werkzeugen Betriebssicherheit: Etablieren Sie
Monitoring-, Troubleshooting
- und Betriebsprozesse für produktive
Datenpipelines Engineering-Standards: Verankern Sie Git-basierte
Entwicklung, Unit Tests, Code Reviews und CI/CD und nutzen Sie OpenAI
Codex zur Unterstützung von Entwicklung, Qualitätssicherung und
Dokumentation Zusammenarbeit: Stimmen Sie technische Anforderungen mit
Stakeholdern und beteiligten Teams ab, dokumentieren Sie technische
Entscheidungen und fördern Sie den Wissenstransfer im Team
Anforderungen Qualifikation: Nachweisbare fachliche Qualifikation im
Data Engineering durch mehrjährige Tätigkeit in anspruchsvollen
Enterprise-Umgebungen Berufserfahrung: Eigenständige
End-to-End-Implementierung vollständiger Data Pipelines sowie Aufbau
und Weiterentwicklung komplexer Data-Engineering-Projekte
Datenmodellierung: Tiefgehende praktische Kenntnisse in der
dimensionalen Modellierung, insbesondere mit Star Schemas nach der
Kimball-Methodik Technologie-Stack: Sehr gute Kenntnisse in SQL Server
und Microsoft Azure, idealerweise einschließlich Azure Synapse oder
Dedicated SQL Pools Orchestrierung: Mindestens drei Jahre produktive
Erfahrung mit Apache Airflow sowie mindestens drei Jahre produktive
Erfahrung mit dbt Engineering-Kompetenz: Erfahrung mit Data Quality
Testing, Git, Unit Testing, Code Reviews, CI/CD und Coding Agents,
insbesondere OpenAI Codex Sprachkenntnisse: Gute Deutschkenntnisse und
fließende Englischkenntnisse Arbeitsweise: Ausgeprägte
Eigenorganisation, sehr gute Kommunikationsfähigkeit und Sicherheit
im Umgang mit komplexen Abstimmungs
- und Stakeholderstrukturen
Benefits Sicherheit: Ein unbefristeter Arbeitsvertrag direkt beim
Kunden gibt Ihnen eine langfristige Perspektive Remote Work: Arbeiten
Sie vollständig remote innerhalb Deutschlands und erhalten Sie eine
moderne technische Ausstattung Flexibilität: Organisieren Sie Ihren
Arbeitsalltag flexibel auf Basis von Vertrauensarbeitszeit Urlaub:
Profitieren Sie von 30 Tagen Urlaub im Jahr Weiterbildung: Nutzen Sie
Unterstützung für fachliche Weiterbildungen, Zertifizierungen und
Konferenzbesuche Technologie: Arbeiten Sie am Aufbau einer zentralen
Enterprise Data Platform mit einem modernen Data-Engineering-Stack
Gestaltungsspielraum: Prägen Sie Architektur, Engineering-Standards
und Arbeitsweisen aktiv mit Teamkultur: Freuen Sie sich auf direkte
Kommunikation, kurze Entscheidungswege und eine Zusammenarbeit auf
Augenhöhe
