Senior Data Engineer für die Datenplattform

Arbeitszeit: Die Arbeitszeit lässt sich flexibel gestalten. Der dritte Freitag jedes Monats ist für alle Beschäftigten bezahlt frei.
Erfahrung: Gefordert sind 10+ Jahre Praxis im Data- und/oder Software Engineering mit führender Rolle bei produktiven Pipelines für Produkt- oder Kundensysteme, nicht nur interne Analysen.
Vergütung: Gehalt nicht angegeben

Die Rolle in Kürze

Die Rolle übernimmt eine führende technische Verantwortung für die produktive Datenplattform, die Webbesuchssignale anreichert und Kunden Intent-Daten sowie Unternehmensinformationen nahezu in Echtzeit liefert. Gemeinsam mit Produkt-, Engineering- und ML-Teams gestaltet sie zuverlässige, skalierbare Datenflüsse sowie Architektur, Werkzeuge und Entwicklungsstandards.

Deine Aufgaben

Produktive Datenpipelines für Produktfunktionen werden von der Aufnahme über Anreicherung und Verarbeitung bis zur Bereitstellung entworfen, entwickelt und betrieben.
Streaming- und Echtzeit-Ingestionssysteme werden aufgebaut und gepflegt, um Ereignisdaten in großem Maßstab mit geringer Latenz zu transportieren.
Die Verantwortung umfasst die als Code entworfene und verwaltete Cloud-Infrastruktur einschließlich Rechenleistung, Speicher, Netzwerken, Sicherheit und Observability.
In Zusammenarbeit mit Produkt- und ML-Engineering entstehen Datensätze und Pipelines für Produktfunktionen und AI/ML-Workflows.
Kontrollen für Datenqualität, Observability und Zuverlässigkeit werden eingeführt, um Probleme früh zu erkennen, Störungen kurz zu halten und verlässliche Daten bereitzustellen.
Im Team werden Code-Reviews, Tests, CI/CD für Daten, Infrastructure-as-Code, Leistungsoptimierung und Kostenkontrolle vorangetrieben.
Mit Engineering-, Produkt- und ML-Teams werden Produktanforderungen in skalierbare, gut dokumentierte Datensysteme übersetzt und Architektur, Werkzeuge und Standards gestaltet.

Das solltest du mitbringen

Erforderlich

Erforderlich sind mindestens zehn Jahre praktische Erfahrung im Data- und/oder Software Engineering mit einer führenden Rolle bei produktiven Datenpipelines für Produkt- oder kundenseitige Systeme, nicht ausschließlich für interne Analysen.
Ein starker Engineering-Hintergrund mit produktionsreifem Python, fundiertem SQL, Code-Reviews, Tests, CI/CD und selbstverständlicher Betriebsverantwortung wird vorausgesetzt.
Vorausgesetzt werden tiefgehende Cloud-Infrastrukturkenntnisse mit AWS einschließlich S3, Kinesis/MSK, Lambda, ECS/EKS, IAM und Netzwerken oder einer gleichwertigen Umgebung sowie Sicherheit im Umgang mit Infrastructure-as-Code, etwa Terraform, CDK oder ähnlichen Werkzeugen.
Erfahrung mit Streaming oder Echtzeit-Datenaufnahme in eine Warehouse- oder Lakehouse-Umgebung wird erwartet, etwa mit Kafka, Kinesis, Flink, Spark Streaming oder ähnlichen Technologien.
Erforderlich sind solide Erfahrungen mit modernen Data-Warehouse- oder Lakehouse-Technologien wie Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks, Athena oder ähnlichen Lösungen sowie praktische Erfahrung mit Datentransformationswerkzeugen, insbesondere dbt.
Nachweisbare Erfahrung im Aufbau und Betrieb verteilter Datensysteme in großem Maßstab mit gezielter Beachtung von Leistung, Zuverlässigkeit und Kosten wird vorausgesetzt.
Vertrautheit mit Werkzeugen und Verfahren für Datenqualität und Observability, etwa Great Expectations, dbt tests, Monte Carlo oder ähnlichen Lösungen, sowie Erfahrung mit der Unterstützung von AI/ML-Workloads auf produktiven Daten werden erwartet.
Erforderlich sind ausgeprägte schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten auf Englisch sowie die Fähigkeit zur effektiven Zusammenarbeit mit Engineering-, Produkt- und nichttechnischen Beteiligten.
Ein sicherer Umgang mit vollständig verteilter Zusammenarbeit und ein physischer Aufenthaltsort innerhalb Europas werden vorausgesetzt.

Von Vorteil

Wünschenswert sind Kenntnisse über Datenkatalogisierungswerkzeuge, Frameworks für Datenverträge oder Data-Mesh-Prinzipien.
Wünschenswert sind ein Hintergrund im B2B-SaaS-Umfeld und Vertrautheit mit Intent-Daten, Webereignisdaten, CRM sowie Werkzeugen für Produktanalysen, Abrechnung und Support.

So ist Remote hier geregelt

Die Tätigkeit erfolgt vollständig remote; der physische Aufenthaltsort muss innerhalb Europas liegen.

Das wird angeboten

Der dritte Freitag jedes Monats ist für alle Beschäftigten ein bezahlter freier Tag.
Remote-Arbeit und eine flexible Arbeitszeitgestaltung werden angeboten.
Unterstützung für die psychische Gesundheit wird angeboten.
Die Zusammenarbeit erfolgt in einem fachkundigen, leistungsstarken Team und einem internationalen, vielfältigen und engagierten Arbeitsumfeld.

So läuft die Bewerbung

Alle zu einer Interviewphase eingeladenen Kandidatinnen und Kandidaten erhalten vor ihrem ersten Gespräch die Gehaltsspanne und wesentliche Vergütungsdetails für die Rolle.

Veröffentlicht: 06.10.2026 · Quelle geprüft: 22.10.2026.

Die Angaben sind für RemoteFruit einheitlich aufbereitet. Maßgeblich bleibt die Originalanzeige. RemoteFruit steht in keiner Partnerschaft mit dem ausschreibenden Unternehmen.