Senior Data Engineer - Google Cloud Platform Bad Friedrichshall (m/w/d)

Senior Data Engineer - Google Cloud Platform Bad Friedrichshall (m/w/d)

Wir suchen einen erfahrenen Data Engineer, der unser zentrales Google Cloud Data Lakehouse für Analytics- und Machine-Learning-Anwendungsfälle konzipiert, entwickelt und betreibt. Der Senior Data Engineer wird die Cloud-Architektur (GCP) optimieren, die Skalierbarkeit unserer Lösungen sicherstellen und unsere Standards für die Datenverarbeitung in Echtzeit und Batch weiterentwickeln.

Kurzüberblick

• Standort: Bad Friedrichshall
• Arbeitsmodell: Hybrid
• Anstellungsart: Vollzeit

Aufgaben

Als Senior Data Engineer wirst du folgende Aufgaben übernehmen:

• Data Product Engineering: Hochperformante Batch- und Streaming-Datenflüsse in unserem zentralen Google Cloud Data Lakehouse konzipieren, entwickeln und betreiben
• Architektur & Skalierung: Cloud-Architektur (GCP) optimieren, Skalierbarkeit unserer Lösungen sicherstellen und Standards für Datenverarbeitung in Echtzeit und Batch weiterentwickeln
• Software Excellence: Moderne Software-Engineering-Methoden anwenden und neue Maßstäbe für CI/CD, automatisiertes Testing und Deployment-Prozesse in der Datenorganisation setzen
• Framework-Mitgestaltung: Weiterentwicklung unserer zentralen Orchestrierungs-Tools (auf Basis von Airflow und dbt) unterstützen, um Effizienz und Qualität der Datenbereitstellung zu steigern
• Datenqualität & Governance: Automatisierte Validierungsprozesse (z. B. für Streaming-Events) implementieren und Einhaltung von Sicherheits- und Datenschutzstandards sicherstellen
• Agile Kollaboration: Interdisziplinäre Teams mit Product Ownern, Data Scientists und Fachbereichen zusammenarbeiten, um komplexe Business-Anforderungen in technische Lösungen zu übersetzen

Anforderungen

• Mehrjährige fundierte Erfahrung im Data Engineering, Big Data Umfeld oder Software Engineering, idealerweise in einer Senior-Rolle
• Fundierte Kenntnisse in Cloud-Infrastrukturen (Google Cloud Platform) sowie tiefe Erfahrung in der Verarbeitung von Echtzeitdaten mit Apache Kafka
• Sehr gute Kenntnisse in Python und Spark, sicher im Umgang mit Containerisierung (Kubernetes/Docker)
• Erfahrung mit Tools wie Apache Airflow und Transformationen via dbt ist von großem Vorteil
• Sicher im Umgang mit dem Softwareentwicklungszyklus, Versionsverwaltung (Git) sowie DevOps-Prinzipien und automatisierten Tests
• Analytisches Denkvermögen, agiles Mindset sowie eigenverantwortliche und lösungsorientierte Arbeitsweise
• Sehr gute Englischkenntnisse, Deutschkenntnisse sind bevorzugt

Benefits

• Flexibles Arbeitsmodell mit Homeoffice-Möglichkeiten
• Modernes und innovatives Arbeitsumfeld
• Weiterbildungsmöglichkeiten und Karriereförderung
• Attraktive Bezahlung und Sozialleistungen