Data Engineer (alle Geschlechter)

Als Data Engineer arbeiten Sie an robusten Daten-Pipelines für Manufacturing-Datenlandschaften. Sie integrieren Datenquellen wie MES, SAP, Gerätedatenbanken und Historian-Systeme, um qualitätsgesicherte, kontextualisierte Daten bereitzustellen. Sie treiben AI-ready Data Pipelines voran und sorgen für GMP-, Daten-, Validierungs- und Governance-Konformität. Sie arbeiten eng mit Data Scientists zusammen und gestalten datennahe KI-Anwendungen mit.

• flexibles Leistungsmodell
• hybrides Arbeiten
• Unterstützung bei Familienbelangen (Kita)
• Weiterentwicklung durch Bayer Learning Academy
• Gesundheitsangebote und Gesundheitsseminare
• diversität und inklusive Arbeitsumgebung

• Design, Entwicklung, Betrieb und Wartung von Daten-Pipelines für Manufacturing-Systeme
• Betreuung von Data Lake/Datastore/Data Warehouse mit AWS-Diensten und Databricks
• Entwicklung von Code und Entscheidungen zur Bereitstellung großer ETL-/ELT-Prozesse
• Arbeit mit GitHub, DevOps- und Dokumentationspraktiken
• Schnittstellendesign und Datentransformation (z. B. Node-RED) sowie Konzeption von Equipment Connectivity (OPC UA)
• Zusammenarbeit mit Data Scientists für Vorhersagemodelle und KI-Use-Cases
• AI Ambassador zur Förderung verantwortungsvollen KI-Einsatz in der Produktion
• Enge Abstimmung mit Fachbereichen, Plattformfunktionen, Lieferanten und Universitäten

• Abgeschlossenes Hochschulstudium in Informatik, Data Engineering, Ingenieurwesen, Mathematik, Statistik oder vergleichbarem Fachgebiet
• Mehrjährige Erfahrung im Aufbau skalierbarer Datenmodelle, -architekturen und ETL-/ELT-Pipelines
• Gute Kenntnisse in SQL, AWS, (un-)strukturierten Daten
• Erfahrung mit dezentralen Systemen und agiler Softwareentwicklung
• Ausgeprägte Teamfähigkeit und koordinative Fähigkeiten
• Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse

• Teamfähigkeit
• Cross-funktionale Zusammenarbeit
• Kommunikationsstärke
• SQL
• AWS
• Databricks