In dieser Rolle gestaltest und implementierst du moderne, skalierbare ETL/ELT-Pipelines über verschiedene Enterprise- und operative Systeme hinweg und legst damit die Basis für belastbare Analytics- und zukünftige KI-Anwendungen. Du verantwortest Datenqualität, Konsistenz und Zuverlässigkeit durch automatisierte Validierung und Monitoring und treibst die Harmonisierung von Datenstrukturen, Namenskonventionen und Definitionen über Plattformen hinweg voran. Du entwickelst eine einheitliche Datenarchitektur für Reporting und Analytics, setzt Batch- und Streaming-Datenflüsse für Echtzeit-Entscheidungsunterstützung um und bereitest strukturierte, gut dokumentierte Datenlayer für analytische Use Cases auf. Du erstellst gemeinsam mit fachlichen und technischen Stakeholdern Monitoring-Dashboards und KPIs und arbeitest eng mit Data Scientists, Software Engineers und Business-Partnern zusammen. Du stärkst Data Governance, Dokumentation und Security Best Practices und bringst deine Erfahrung mit modernen Tools und Cloud- sowie On-Prem-Architekturen zielgerichtet ein.

• Du entwirfst und implementierst moderne, skalierbare ETL/ELT-Datenpipelines ueber unterschiedliche Enterprise- und operative Systeme hinweg
• In dieser Rolle stellst Du Datenqualitaet, Konsistenz und Zuverlaessigkeit durch automatisierte Validierung und Monitoring sicher
• Als Leitende Datenpipeline Entwicklungskraft harmonisierst Du Datenstrukturen, Namenskonventionen und Definitionen plattformuebergreifend
• Du gestaltest eine einheitliche Datenarchitektur, die Analytics, Reporting und zukunftige KI-Initiativen belastbar ermoeglicht
• In dieser Rolle entwickelst Du Monitoring-Dashboards und KPIs gemeinsam mit Business- und Tech-Teams fuer transparente Steuerung
• Du setzt Batch- und Streaming-Datenfluesse um, bereitest sauber dokumentierte Datenlayer auf und arbeitest eng mit interdisziplinaeren, internationalen Teams zusammen

• Du hast einen Bachelor oder Master in Informatik, Data Engineering oder einem verwandten technischen Fachbereich.
• Mit mindestens 5 Jahren Praxis in Data Engineering bringst du Erfahrung aus komplexen Enterprise oder Industrie-Umfeldern mit.
• Moderne ETL und ELT Pipelines konzipierst und implementierst du skalierbar über verschiedene operative und Enterprise-Systeme hinweg.
• Datenqualität stellst du über automatisierte Validierung, Monitoring und klare Standards für Strukturen, Naming und Definitionen sicher.
• In Python, SQL sowie Tools wie Spark, Airflow oder dbt arbeitest du sicher und setzt bei Bedarf auch Streaming und Batch Flows mit Technologien wie Kafka oder Flink um.
• Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder GCP sowie BI und Visualisierungstools wie Power BI, Grafana oder Tableau nutzt du souverän und arbeitest dabei klar und teamorientiert in internationalen, cross-funktionalen Settings.