Data Engineer – Enterprise Data Platform (m/w/d)

In dieser Rolle bauen Sie die zentrale Datenplattform weiter auf und betreiben den gesamten Datenlebenszyklus. Sie arbeiten eng mit Product Ownern, Data Stewards und Fachbereichen zusammen, um hochwertige Daten für Berichte, Self-Service-Analytics und KI-Anwendungen bereitzustellen. Sie gestalten die Data-Vault-Architektur, optimieren ETL/ELT-Prozesse und ermöglichen datenbasierte Entscheidungen über mehrere Unternehmenssysteme. Sie tragen zur Generierung von KI-Grundlagen und modernen Analytics-Lösungen bei und arbeiten mit modernen Deployment- und Governance-Tools.

• Betriebliche Altersvorsorge
• JobRad
• Beteiligung am Deutschlandticket

• Weiterentwicklung der Enterprise Data Platform auf Data-Vault-Basis
• Modellierung von Raw Vault, Business Vault und Access Layer
• Entwicklung performanter Business-Logik und Transformationen mit SQL
• Konzeption, Entwicklung und Optimierung von ETL-/ELT-Prozessen und Datenpipelines
• Datenintegration aus SAP, Salesforce, Kafka und weiteren Systemen
• Bereitstellung performanter Datenmodelle für Reporting, Self-Service-BI und Metabase
• Gemeinsame Entwicklung aussagekräftiger Datenmodelle und Dashboards
• Überwachung von Betrieb, Performance und Datenqualität der Plattform
• Arbeit mit Git und Azure DevOps für Deployment- und CI/CD-Strategien
• Dokumentation von Datenmodellen und -flüssen in Open Metadata
• Aufbau der Datenbasis für Generative AI, RAG-Lösungen und Assistenzsysteme

• Mehrjährige Erfahrung als Data Engineer oder Data Warehouse Engineer
• Sehr gute SQL-Kenntnisse, ideal PostgreSQL
• Erfahrung mit Enterprise-Datenmodellierung, vorzugsweise Data Vault
• Kenntnisse in ETL-/ELT-Prozessen und Datenintegration
• Erfahrung mit Git, Azure DevOps und modernen Deployment-Prozessen
• Freude an der Entwicklung technischer Lösungen mit Fachbereichen
• Analytische Denkweise, strukturierte Arbeitsweise, hohe Eigenverantwortung
• Idealerweise Erfahrung mit Datavault Builder, Docker, Metabase, Open Metadata, SAP (Theobald Extract), Kafka oder Trino
• Interesse an DataOps, Generative AI und Retrieval-Augmented Generation (RAG)

• Analytische Denkweise
• Strukturierte Arbeitsweise
• Eigenverantwortung
• SQL
• PostgreSQL
• Data Vault