Data Engineer / Data Platform Architect (w/m/d) 25.09.2026 Bausparkasse Mainz AG Mainz

Stellenbeschreibung:

Sie können den Suchauftrag jederzeit abbestellen.

Es gilt unsere Datenschutzerklärung. Sie erhalten passende Angebote per E-Mail. Sie können sich jederzeit wieder kostenlos abmelden.

Über uns:

Die Bausparkasse Mainz AG (BKM) ist ein Finanzdienstleister mit den Schwerpunkten Bausparen, Baufinanzierung, Immobilien und Vorsorge. 1930 gründeten Architekten die BKM mit dem Ziel, Haus und Baufinanzierung aus einer Hand zu bieten. Die Bausparkasse Mainz versteht sich als Ansprechpartner für alle, die günstig Wohneigentum schaffen oder erhalten wollen, gewinnbringend Vermögen bilden und Zukunftsvorsorge treffen möchten.Mit rund 230 Mitarbeitenden im Innendienst und über 250 Mitarbeitenden deutschlandweit im Außendienst begleiten und unterstützen wir unsere Kundinnen und Kunden auf dem Weg in das eigene Zuhause.

Aufgaben:

  • Sie entwickeln die Zielarchitektur unserer Datenplattform - vom klassischen DWH hin zu einer integrierten Lösung für Reporting, BI und Data Science (z. B. Data Lake/Lakehouse).
  • Sie modellieren fachlich und technisch tragfähige Datenmodelle (z. B. relational, dimensional, ggf. Data Vault) und verantworten zentrale Datenmodelle für Kernprozesse.
  • Sie konzipieren und implementieren ETL-/ELT-Strecken und Data Pipelines zur Anbindung unserer Quellsysteme - abstimmbar, performant, robust und automatisiert.
  • Sie arbeiten eng mit Fachbereichen zusammen, um datengetriebene Use Cases von der Anforderung bis zur produktiven Umsetzung zu begleiten.
  • Sie stellen Datenqualität, Transparenz und Governance sicher (z. B. Metadatenmanagement, Data Lineage, Datenschutz).
  • Sie übernehmen Verantwortung für den Betrieb, das Monitoring und die kontinuierliche Verbesserung unserer Datenplattform.
  • Mehrjährige Erfahrung als Data Engineer, DWH-Entwickler:in oder Data Platform Architect in komplexen Unternehmensumgebungen, idealerweise im Finanzdienstleistungsumfeld.
  • Sehr gute Kenntnisse in SQL sowie in Datenmodellierung und Datenbankdesign (z. B. Star-/Snowflake-Schema, Normalisierung).
  • Fundierte Erfahrung mit ETL-/ELT-Prozessen und gängigen Tools/Frameworks zur Datenintegration und -orchestrierung.
  • Praxiserfahrung mit modernen Datenplattformen, z. B. Cloud-DWH (Redshift, BigQuery, Snowflake), Data-Lake-/Lakehouse-Konzepten oder vergleichbaren On-Premises-Technologien.
  • Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit, Freude an der Zusammenarbeit mit Fachbereichen und die Fähigkeit, komplexe Sachverhalte verständlich zu vermitteln.
  • Strukturierte, eigenverantwortliche Arbeitsweise und hohes Qualitätsbewusstsein.
  • Vielseitige und anspruchsvolle Aufgaben mit hoher Eigenverantwortung und großem Gestaltungsspielraum
  • Starke Weiterbildungsmöglichkeiten
  • Flexible Arbeitszeitgestaltung inkl. Möglichkeit des mobilen Arbeitens
  • Unbefristeter Arbeitsvertrag, 30 Tage Urlaub plus weitere freie Tage
  • Flache Hierarchie, kollegiales Team und familiärer Umgang
  • Betriebliche Altersversorgung
  • Bezuschussung von Firmenfitness sowie des Deutschlandtickets
  • Zugang zu Corporate Benefits mit vielfältigen Vergünstigungen und Mitarbeiterrabatten
  • Parkmöglichkeiten inkl. kostenloser E-Ladestationen auf dem Betriebsgelände, sehr gute Verkehrsanbindung

Unser Kontakt:

Mainz AktiengesellschaftPersonalmanagementKantstraße 1, 55122 MainzWww.bkm.deIhr Ansprechpartner für Fragen vorab:Dominik Hottenbacher, Rufnummer + /303-222Bitte beachten Sie unsere Datenschutzhinweise für Bewerber-Daten.

#J-18808-Ljbffr
NOTE / HINWEIS:
EnglishEN: Please refer to Fuchsjobs for the source of your application
DeutschDE: Bitte erwähne Fuchsjobs, als Quelle Deiner Bewerbung

Stelleninformationen

  • Veröffentlichungsdatum:

    27 Sep 2026
  • Standort:

    Mainz
  • Typ:

    Vollzeit
  • Arbeitsmodell:

    Vor Ort
  • Kategorie:

  • Erfahrung:

    2+ years
  • Arbeitsverhältnis:

    Angestellt

KI Suchagent

AI job search

Möchtest über ähnliche Jobs informiert werden? Dann beauftrage jetzt den Fuchsjobs KI Suchagenten!