Senior-Dateningenieur

Arbeitszeit: Die Arbeitszeiten sind flexibel.
Erfahrung: Erforderlich sind mindestens 3 Jahre als Data Engineer mit praktischer Verantwortung für produktive Pipelines und Lakehouse- oder Data-Warehouse-Architektur.
Vergütung: Gehalt nicht angegeben

Die Rolle in Kürze

Die Rolle baut die Datenplattform aus und gewährleistet zuverlässige Datenflüsse von Quellsystemen bis zur Entscheidungsfindung. Sie arbeitet mit Datenanalysten, Plattformingenieuren und weiteren Beteiligten an Datenanforderungen, Infrastruktur und Modellen.

Deine Aufgaben

Die Rolle entwirft und betreibt robuste, skalierbare und sichere Dateninfrastruktur auf Databricks für Streaming- und Batch-Verarbeitung.
Sie entwickelt und wartet Datenpipelines vorwiegend mit Python und Spark, um Daten aus internen Systemen, externen Anbietern und On-Chain-Quellen automatisiert aufzunehmen und zu transformieren.
Sie erstellt und pflegt dimensionale Datenmodelle und Transformationsschichten in dbt mit Tests und dokumentierten Verträgen, damit Kennzahlen unternehmensweit konsistent und wiederverwendbar sind.
Sie betreut Data-Lake- und Lakehouse-Schichten mit effizienter Speicherung, geeigneter Partitionierung und hoher Datenqualität sowie Monitoring und Alarmierung zur frühzeitigen Problemerkennung.
Sie integriert Databricks mit unterschiedlichen Datenquellen, einschließlich Änderungsdatenerfassung aus operativen Datenbanken, Drittanbieter-APIs und Blockchain-Daten, und passt Datenflüsse an Geschäftsanforderungen an.
Sie optimiert Pipelines und Speicherung für Leistung, Zuverlässigkeit und Kosteneffizienz bei wachsendem Datenvolumen.
Sie setzt bewährte Verfahren für Governance, Sicherheit und Compliance in Cloud- und Databricks-Umgebungen um, einschließlich Zugriffskontrolle, Verschlüsselung und Monitoring.
Sie klärt Datenanforderungen mit Plattformingenieuren, Datenanalysten und weiteren Beteiligten und dokumentiert Infrastruktur, Modelle und bewährte Verfahren.

Das solltest du mitbringen

Erforderlich

Erforderlich sind mindestens 3 Jahre Erfahrung als Data Engineer mit praktischer Verantwortung für produktive Pipelines und Lakehouse- oder Data-Warehouse-Architektur.
Erforderlich ist fundierte praktische Erfahrung mit Databricks, Delta Lake und Spark sowohl für Streaming- als auch Batch-Verarbeitung sowie Urteilsvermögen bei der Wahl zwischen beiden Verarbeitungsarten.
Erforderlich sind ein solides Verständnis dimensionaler Modellierung, langsam veränderlicher Dimensionen und des Data-Warehouse-Designs sowie die Fähigkeit, die Granularität eigener Modelle zu definieren und zu begründen.
Erforderlich ist Erfahrung mit dbt oder einem gleichwertigen Framework für Transformationen, Tests und Datenherkunft.
Erforderlich sind fundierte Cloud-Grundlagen einschließlich Identitäts- und Zugriffsmanagement, Objektspeicherung, Netzwerken und Infrastructure as Code. Die Umgebung nutzt AWS; vertiefte Erfahrung mit Azure oder GCP lässt sich gut übertragen.
Erforderlich sind sichere Kenntnisse in Python und SQL für die Entwicklung produktiver Transformationen sowie von Diensten und Konnektoren.
Erforderlich ist Erfahrung mit der Umsetzung von Tests, Monitoring und Governance-Verfahren in Cloud-Datenumgebungen.
Eine Arbeitsberechtigung für das Land des eigenen Aufenthalts ist erforderlich.

Von Vorteil

Bevorzugt wird Erfahrung mit Änderungsdatenerfassung und Replikation aus operativen Datenbanken.
Bevorzugt wird Vertrautheit mit Blockchain- oder On-Chain-Daten.
Bevorzugt werden Kenntnisse in Infrastructure as Code, idealerweise Terraform, sowie CI/CD für Datenverarbeitungsaufgaben.
Bevorzugt wird Erfahrung mit BI und semantischen Schichten, beispielsweise Holistics, Looker oder vergleichbaren Lösungen.
Bevorzugt werden Kenntnisse in Containerisierung und Orchestrierung mit Docker und Kubernetes.

So ist Remote hier geregelt

Die Stelle ist weltweit und vollständig remote ausübbar. Eine Arbeitsberechtigung für das Land des eigenen Aufenthalts ist erforderlich.

Das wird angeboten

Es bestehen Lernmöglichkeiten und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
Die Zusammenarbeit erfolgt in internationalen Teams mit flacher Organisationsstruktur.
Vollständige Remote-Arbeit und flexible Arbeitszeiten werden angeboten.
Eine wettbewerbsfähige Vergütung und Zusatzleistungen werden angeboten.

So läuft die Bewerbung

Erfolgt innerhalb von 4 Wochen ab dem Bewerbungsdatum keine Kontaktaufnahme, gilt die Bewerbung als erfolglos.

Veröffentlicht: 26.08.2026 · Quelle geprüft: 18.10.2026.

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