Data Engineer (m/w/d)

HyPlus Technology GmbH•Technology

Ratingen, Nordrhein-Westfalen, GermanyTemps pleinSur siteil y a 2 semaines

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Cadre : Horaires flexibles · Télétravail possible

Les critères sont des indications tirées de l'annonce, pas des engagements confirmés.

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🏢Über uns

HyPlus ist Dein Wegbegleiter im digitalen Wandel. Gemeinsam mit unseren Kund:innen entwickeln wir strukturiert, partnerschaftlich und mit klarem Fokus auf nachhaltigen Mehrwert, deren digitale DNA. Wir begleiten Unternehmen von der Anforderungsanalyse über Architektur, Softwareentwicklung und Implementierung bis hin zum Betrieb. Mit rund 800 Kolleg:innen in Deutschland, Polen, Litauen, Rumänien und Indien verbinden wir technologische Exzellenz mit Branchenkompetenz in Automotive, Handel, Banken & Versicherungen sowie dem öffentlichen Sektor.

Wir begrüßen Bewerberinnen und Bewerber, die sich bereits mit modernen KI-gestützten Entwicklungstools und generativer KI beschäftigen oder Interesse daran haben, diese sinnvoll in ihren Arbeitsalltag zu integrieren. Den reflektierten Einsatz von KI sehen wir als wertvolle Ergänzung zu technischem Know-how und eigenständigem Denken.

Als Data Engineer bringst du Datenlösungen eigenverantwortlich zum Laufen: Du entwickelst Pipelines und Datenmodelle innerhalb etablierter Plattformarchitekturen, betreust sie im Betrieb und verbesserst sie kontinuierlich. Architekturfragen entscheidest du nicht allein, du bringst dich aber mit eigenen Vorschlägen aktiv ein und übernimmst Schritt für Schritt Verantwortung für eigene Themenbereiche wie Datenqualität, Orchestrierung oder DataOps.

Entwicklung, Test und Betrieb von ETL-/ELT-Pipelines für Batch- und Streaming-Verarbeitung, z. B. mit Python, SQL, Spark, dbt oder Airflow

Umsetzung und Weiterentwicklung von Datenmodellen in bestehenden Lakehouse- und Data-Warehouse-Architekturen, z. B. auf Basis von Star-Schema, Normalformen oder Data Vault

Anbindung und Harmonisierung von Quellsystemen – etwa relationale Datenbanken, REST-APIs, Event-Streams oder ERP-Systeme

Entwicklung wiederverwendbarer Transformations- und Reporting-Layer für Analytics- und KI-Anwendungsfälle

Sicherstellung von Datenqualität durch Validierungsregeln, Reconciliation-Prozesse und Root-Cause-Analysen bei Auffälligkeiten

Orchestrierung, Scheduling und Monitoring von Datenlösungen im laufenden Betrieb – in Cloud- wie in On-Premise- und Hybridumgebungen

Analyse und Optimierung von Queries, Datenmodellen und Workloads mit Blick auf Laufzeit und Kosten

Mitarbeit an Architekturentscheidungen und Lösungsdesigns im Team sowie konstruktives Hinterfragen bestehender Entwürfe

Bereitstellung qualitativ hochwertiger, KI-fähiger Datensätze und Abstimmung von Schnittstellen mit KI- und Backend-Teams

Einsatz KI-gestützter Werkzeuge und generativer KI zur Unterstützung von Entwicklung, Dokumentation, Tests und Qualitätssicherung

Weiterentwicklung von CI/CD- und DataOps-Praktiken, Versionskontrolle mit Git sowie Dokumentation von Datenmodellen und Transformationslogik

Zusammenarbeit mit Kund:innen, Fachbereichen und interdisziplinären agilen Teams, inklusive Prototyping und Anforderungsklärung

Schrittweise Übernahme von Verantwortung, beispielsweise in den Bereichen Governance, Security, Observability oder Code-Qualität

Unterstützung von Junior-Kolleg:innen im Tagesgeschäft und Teilnahme an Code-Reviews

Abgeschlossenes Studium im IT- oder MINT-nahen Umfeld oder eine vergleichbare Qualifikation

Ca. 3–5 Jahre praktische Erfahrung im Data Engineering, Data Warehousing oder im Betrieb von Datenplattformen

Gute Kenntnisse in SQL sowie in mindestens einer Programmiersprache im Data-Umfeld, idealerweise Python

Praktische Erfahrung mit mindestens einer Cloud- oder Datenplattform, z. B. Azure, AWS, GCP, Databricks, Snowflake oder Microsoft Fabric

Erfahrung mit Werkzeugen des Modern Data Stack und der Orchestrierung, z. B. dbt, Spark oder Airflow

Solides Verständnis von Datenmodellierung, Datenintegration sowie ETL-/ELT- und Streaming-Verfahren

Erfahrung in Datenqualität, Monitoring und im Umgang mit Governance- und Security-Anforderungen

Sicherer Umgang mit Git, CI/CD und automatisierten Tests

Offenheit für den reflektierten Einsatz KI-gestützter Werkzeuge im Engineering-Kontext

Erfahrung in agilen Entwicklungsmethoden (Scrum/Kanban)

Analytisches Denkvermögen, strukturierte Arbeitsweise und Freude an der Arbeit im Team

Offene und wertschätzende Kommunikation im Austausch mit Kund:innen und Kolleg:innen

Deutschkenntnisse auf C1/C2 Niveau

Englischkenntnisse auf B2 Niveau

Wohnsitz in Deutschland, idealerweise Nähe Ratingen/Frankfurt

Du kennst dich in den Themen aus und fühlst dich fachlich sicher, auch wenn du noch nicht viele Jahre Erfahrung mitbringst?

Dann bewirb dich trotzdem! Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen.

Nice to have:

Erfahrung mit Streaming-Technologien und Event-Architekturen, z. B. Kafka

Kenntnisse im Umgang mit ERP-Daten, insbesondere SAP-Datenstrukturen

Erste Berührung mit Infrastructure as Code und Containern, z. B. Terraform, Docker oder Kubernetes

Erfahrung mit Analytics- und BI-Werkzeugen wie Power BI, Qlik oder Tableau

Kenntnisse im Open-Source-Daten-Ökosystem, z. B. Apache-basierten Technologien

Relevante Cloud- oder Data-Zertifizierungen bzw. der Wunsch, diese zu erwerben

Interesse daran, eigenes Wissen in Workshops oder internen Formaten weiterzugeben

📋Das erwartet dich

Attraktive Vergütung & Benefits – wettbewerbsfähiges Gehalt und Gesundheitsbudget, Team-Offsites, moderne Tech-Ausstattung, Mobilitätspaket, Jobrad etc.

Karriereperspektive – klar definierte Entwicklungsmöglichkeiten & Jahresgespräche

Weiterentwicklung – kontinuierliche Trainings, Zertifizierungen und Zugang zu Branchen-Events

Flexibilität – Hybrid-/Remote-Modell, flexible Arbeitszeiten

Unternehmenskultur – kollegiales, politikarmes Umfeld, in dem deine Ideen und Ergebnisse zählen

Chancengleichheit:

HyPlus ist ein Arbeitgeber der Chancengleichheit. Wir schätzen Vielfalt und setzen uns aktiv für ein inklusives Arbeitsumfeld ein, in dem sich alle Mitarbeitenden willkommen und wertgeschätzt fühlen.

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