Data Engineer (m/w/d)

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in unserer Unternehmenszentrale in Hagen

Berufserfahrene
Hagen

EUROPART ist der führende Händler von Ersatz- und Zubehörteilen für Nutzfahrzeuge, Busse, Transporter und Spezialfahrzeuge aller Klassen in Europa. EUROPART verfügt über ein hervorragendes, internationales Netzwerk und ist zusammen mit seinen eigenen Niederlassungen und den Häusern seiner Kooperationspartner in 28 Ländern vertreten. Jetzt bewerben

Ihre Aufgaben

Als Data Engineer bist du verantwortlich für den Aufbau, die Weiterentwicklung und den zuverlässigen Betrieb moderner Datenplattformen und Datenpipelines. Du stellst sicher, dass Daten aus unterschiedlichen Quellen effizient integriert, verarbeitet, gespeichert und für Analytics, Reporting, Machine Learning und operative Anwendungen bereitgestellt werden.

Dabei arbeitest du eng mit Data Analysts, Data Scientists, Software Engineers, IT sowie den Fachbereichen zusammen.

Deine Aufgaben

Entwicklung und Betrieb skalierbarer ETL-/ELT-Datenpipelines
Anbindung und Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen wie Datenbanken, APIs, Files und Cloud-Systemen
Aufbau und Weiterentwicklung von Data Warehouses, Data Lakes und Lakehouse-Architekturen
Transformation, Bereinigung und Validierung großer Datenmengen
Sicherstellung von Datenqualität, Datenkonsistenz und Datenverfügbarkeit
Entwicklung und Optimierung von Datenmodellen für Reporting und Analytics
Automatisierung von Datenprozessen und Workflows
Überwachung und Optimierung bestehender Datenpipelines hinsichtlich Performance, Stabilität und Kosten
Implementierung von Monitoring-, Logging- und Alerting-Lösungen
Umsetzung von Anforderungen an Datenschutz, Sicherheit und Governance
Dokumentation von Datenflüssen, Schnittstellen und technischen Lösungen
Zusammenarbeit mit Data Analysts und Data Scientists bei der Bereitstellung geeigneter Daten
Unterstützung bei der Entwicklung einer modernen und skalierbaren Data Platform

Ihr Profil

Technische Anforderungen:

Must-have

Berufserfahrung im Bereich Data Engineering, Software Engineering oder Data Platform Engineering
Sehr gute Kenntnisse in SQL
Gute Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python
Erfahrung mit relationalen Datenbanken und Datenmodellierung
Erfahrung mit ETL-/ELT-Prozessen und Datenpipelines
Verständnis für Data-Warehouse- und Data-Lake-Konzepte
Erfahrung mit Git und modernen Entwicklungsprozessen
Grundlegendes Verständnis von Cloud-Technologien

Nice-to-have

Erfahrung mit AWS, Microsoft Azure oder Google Cloud
Kenntnisse in Databricks, Snowflake oder Microsoft Fabric
Erfahrung mit Apache Spark
Kenntnisse in Orchestrierungstools wie Apache Airflow
Erfahrung mit Docker und Kubernetes
Kenntnisse in Infrastructure as Code, z. B. Terraform
Erfahrung mit CI/CD und DevOps
Kenntnisse in Streaming-Technologien wie Kafka
Erfahrung mit Data Governance, Data Catalogs und Data Quality Tools
Erfahrung im Aufbau von Lakehouse-Architekturen

Persönliche Anforderungen:

Analytisches und strukturiertes Denkvermögen
Hohe Eigenverantwortung und lösungsorientierte Arbeitsweise
Interesse an modernen Daten- und Cloud-Technologien
Fähigkeit, komplexe technische Sachverhalte verständlich zu vermitteln
Teamfähigkeit und Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit
Qualitätsbewusstsein und ein hoher Anspruch an zuverlässige Daten
Bereitschaft, bestehende Prozesse kontinuierlich zu verbessern

Typischer Tech-Stack

Programmiersprachen:

Python, SQL

Cloud:

Azure / AWS / Google Cloud

Data Platform:

Databricks / Snowflake / Microsoft Fabric

Datenbanken:

PostgreSQL / SQL Server / Oracle

Data Engineering:

Apache Spark / Airflow / dbt

DevOps:

Git / Docker / CI/CD / Terraform

Monitoring:

Azure Monitor / Grafana / Prometheus

Erfolgskennzahlen der Position

Der Erfolg in der Position zeigt sich insbesondere durch:

stabile und zuverlässige Datenpipelines
hohe Datenqualität und Datenverfügbarkeit
kurze Verarbeitungs- und Bereitstellungszeiten
skalierbare und kosteneffiziente Datenarchitekturen
hoher Automatisierungsgrad
nachvollziehbare und dokumentierte Datenflüsse
Zufriedenheit der internen Data- und Business-Teams

Ausbildung

Abgeschlossenes Studium oder vergleichbare Qualifikation in beispielsweise:

Informatik
Wirtschaftsinformatik
Data Science
Mathematik
Statistik
Elektrotechnik
oder einem vergleichbaren technischen bzw. analytischen Fachgebiet

Auch Quereinsteiger mit entsprechender praktischer Erfahrung und nachweisbaren technischen Kompetenzen sind willkommen.

Wir bieten

Ausreichende und kostenfreie Parkplätze

Betriebliche Altersvorsorge

Dienstradleasing

Fachliche Weiterbildung

Fahrtkostenzuschuss

Fitnesspaket "Hansefit" (gesponsort)

Frisches Obst

Gesundheitsmanagement

Gute Verkehrsanbindung

Homeoffice

Hunde geduldet

Kantine mit Essenszulage

Mitarbeiterrabatte (Corporate Benefits)

Regelmäßige Blutspendetermine vor Ort

Regelmäßige Mitarbeitergespräche

Vermögenswirksame Leistungen

Sorge dafür, dass Daten zuverlässig, hochwertig und jederzeit verfügbar sind. Werde Teil unseres Teams und gestalte die Grundlage für Analytics, Reporting und Machine Learning.

Bewirb dich jetzt bei Europart!

Kontakt

Ihr Ansprechpartner für diese Stelle:

Matthias Otto

Recruiting & International HR

+49 2331 3564 - 1400

(Keine Anrufe von Personaldienstleistern!)

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