Data Engineering Lead (m/w/d)

Kurzüberblick

• Standort: Berlin, Verl, Baden-Baden oder Oslo
• Arbeitsmodell: Hybrid
• Anstellungsart: Vollzeit

Aufgaben

• Strategische Führung
• Definition und Umsetzung der Datenengineering-Vision und -Roadmap
• Einrichtung und kontinuierliche Verbesserung des Betriebsmodells für Datenengineer in agilen Datenproduktteams
• Chancen der modernen Datenengineering- und agilen Lieferpraktiken fördern
• Datenpipelines und Modellierung
• Entwicklung robuster ETL/ELT-Pipelines
• Garantie für agile Datenproduktteams, dass Datenmodelle den Bedürfnissen von Analytics, AI und regulatorischen Berichten entsprechen
• Exzellenz in Datenmodellierung und Pipelinendesign sicherstellen
• Datenqualität und Zuverlässigkeit
• Datenqualitätsrahmen und -automatisierung
• Definition und Überwachung von Daten-SLA und -SLO
• Proaktive Datenzuverlässigkeitsengineering
• Kollaboration und Stakeholder-Management
• Kollaboration mit Datenproduktbesitzern
• Partnerschaft mit Plattformengineering-Teams
• Kollaboration mit Business-IT-Teams
• Kollaboration mit Daten-Governance- und Daten-Architektur-Teams
• Teamleitung und -Entwicklung
• Führung, Mentoring und Wachstum eines hochleistungsfähigen Teams von Datenengineern
• Konsistente technische Standards, Lieferpraktiken und Leistungsbewertung sicherstellen
• Kultur der Verantwortung, Rechenschaftspflicht und Zusammenarbeit fördern
• Prozess- und Betriebsqualität
• Automatisierung, CI/CD für Daten und Beobachtbarkeit
• Einrichtung von KPIs für Ingenieursproduktivität, Pipelineneffizienz und Datenlieferqualität
• Beitrag zur Evolution unseres Daten-as-a-Product-Ansatzes

Anforderungen

• 10+ Jahre Erfahrung in Datenengineering, mindestens 3-5 Jahre in einer Führungsrolle mit mehreren Teams
• Proven Erfolg in der Führung von Datenengineering-Funktionen in agilen, cross-funktionalen Datenproduktteams
• Starke technische Expertise in Azure, SQL, Python und modernen Datentransformation- und -orchestrierungsframeworks (z.B. dbt, Airflow, Spark)
• Deep Erfahrung mit cloudbasierten Datenlakehouses (Azure-Cloud, Databricks-Medallion-Architektur)
• Erfahrung in Fintech oder Finanzdienstleistungen ist ein großer Vorteil
• Expertise in Datenmodellierung, -transformation und -sicherstellung für analytische und operative Anwendungsfälle
• Starke Kenntnisse von Datenarchitekturprinzipien und Datenprodukt-Denken
• Exzellente Kommunikations- und Stakeholder-Management-Fähigkeiten, insbesondere in agilen, cross-funktionalen Umgebungen
• Führungskompetenz zur Führung verteilter Teams und Rechenschaftspflicht für Lieferergebnisse
• Bachelor- oder Master-Abschluss in Informatik, Datenengineering, Informationsystemen oder einem verwandten Fach

Benefits

• Unbegrenzte Vollzeitstelle
• Hybrides Arbeitsmodell
• Flexible Arbeitszeiten
• Regelmäßige Feedbacks und Entwicklungsmöglichkeiten
• Team-Events und -Aktivitäten
• Flexible Urlaubspolitik
• Regelmäßige Gesundheits- und Fitness-Programme
• Flexible Arbeitsplatzgestaltung
• Regelmäßige Aus- und Weiterbildungsmöglichkeiten
• Flexible Arbeitszeitgestaltung
• Regelmäßige Gesundheits- und Fitness-Programme
• Flexible Urlaubspolitik
• Regelmäßige Feedbacks und Entwicklungsmöglichkeiten
• Team-Events und -Aktivitäten
• Flexible Arbeitsplatzgestaltung
• Regelmäßige Aus- und Weiterbildungsmöglichkeiten