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Stelle verifiziert vor 4 Stunden

Senior Data Engineer (m/w/d) – 100 % remote

Personal Direkt 24 GmbH·München (Bayern)RemoteUNBEFRISTETSenior
Gehalt nicht angegeben
Vox-Zusammenfassung
  • Aufgaben: Konzipieren und implementieren von ETL- und ELT-Datenpipelines, Entwicklung von Datenmodellen nach Kimball-Methodik, Optimierung von Datenverarbeitungsprozessen auf SQL Server und Azure.
  • Anforderungen: Mehrjährige Erfahrung in Data Engineering, praktische Kenntnisse in dimensionaler Modellierung, sehr gute Kenntnisse in SQL Server, Azure, Apache Airflow, dbt sowie Erfahrung mit Data Quality Testing und CI/CD.
  • Bedingungen & Vorteile: Vollständige remote Arbeit innerhalb Deutschlands, unbefristeter Vertrag, flexible Arbeitszeit, 30 Tage Urlaub, Unterstützung bei Weiterbildungen, Mitgestaltung der Data Platform, kurze Entscheidungswege und offene Teamkultur.
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Stellenbeschreibung

Unser Kunde ist ein spezialisiertes IT-Dienstleistungsunternehmen mit Fokus auf anspruchsvolle Enterprise-, Cloud- und Data-Platform-Projekte. Das Unternehmen verbindet moderne Remote-Arbeit mit kurzen Entscheidungswegen, direktem Austausch und einem hohen Anspruch an technische Qualität, Verlässlichkeit und nachhaltige Lösungen. Aktuell entsteht mit AppHUB eine zentrale Data Platform, die als verbindender Hub zwischen unterschiedlichen Quellsystemen – beispielsweise SAP, Salesforce, Dateien und weiteren Applikationen – sowie den konsumierenden Anwendungen und BI-Systemen dient. Ziel ist es, klassische Punkt-zu-Punkt-Integrationen abzulösen und stattdessen saubere, governte und wiederverwendbare Datenprodukte für das Business bereitzustellen. Für unseren Kunden suchen wir einen Senior Data Engineer (m/w/d) in unbefristeter Festanstellung. In dieser Position übernehmen Sie eine zentrale Rolle beim Aufbau und bei der Weiterentwicklung der zentralen Data Platform AppHUB. Sie konzipieren und implementieren vollständige Datenpipelines, entwickeln wiederverwendbare Datenmodelle und etablieren moderne Data-Engineering-Standards im produktiven Betrieb. Hinweis: Die Position wird vollständig aus dem Homeoffice / remote ausgeübt. Der angegebene Standort München dient ausschließlich der technischen Zuordnung der Stellenanzeige. Aufgaben Datenpipelines: Konzipieren und implementieren Sie vollständige ETL- und ELT-Pipelines von der Anbindung unterschiedlicher Quellsysteme bis zur Bereitstellung nutzbarer Datenprodukte Datenmodellierung: Entwickeln Sie dimensionale Datenmodelle nach der Kimball-Methodik und gestalten Sie insbesondere Star Schemas für Core- und Gold-Layer Transformation: Erstellen und optimieren Sie dbt-Modelle für die Gold Layer und sorgen Sie für transparente Abhängigkeiten, Wiederverwendbarkeit und eine nachvollziehbare Dokumentation Plattformentwicklung: Entwickeln und optimieren Sie Datenverarbeitungsprozesse auf Basis von SQL Server und Microsoft Azure und unterstützen Sie die Migration von Azure Data Factory zu Apache Airflow Datenqualität: Implementieren Sie automatisierte Qualitätsprüfungen mit dbt tests, Great Expectations oder vergleichbaren Werkzeugen Betriebssicherheit: Etablieren Sie Monitoring-, Troubleshooting- und Betriebsprozesse für produktive Datenpipelines Engineering-Standards: Verankern Sie Git-basierte Entwicklung, Unit Tests, Code Reviews und CI/CD und nutzen Sie OpenAI Codex zur Unterstützung von Entwicklung, Qualitätssicherung und Dokumentation Zusammenarbeit: Stimmen Sie technische Anforderungen mit Stakeholdern und beteiligten Teams ab, dokumentieren Sie technische Entscheidungen und fördern Sie den Wissenstransfer im Team Anforderungen Qualifikation: Nachweisbare fachliche Qualifikation im Data Engineering durch mehrjährige Tätigkeit in anspruchsvollen Enterprise-Umgebungen Berufserfahrung: Eigenständige End-to-End-Implementierung vollständiger Data Pipelines sowie Aufbau und Weiterentwicklung komplexer Data-Engineering-Projekte Datenmodellierung: Tiefgehende praktische Kenntnisse in der dimensionalen Modellierung, insbesondere mit Star Schemas nach der Kimball-Methodik Technologie-Stack: Sehr gute Kenntnisse in SQL Server und Microsoft Azure, idealerweise einschließlich Azure Synapse oder Dedicated SQL Pools Orchestrierung: Mindestens drei Jahre produktive Erfahrung mit Apache Airflow sowie mindestens drei Jahre produktive Erfahrung mit dbt Engineering-Kompetenz: Erfahrung mit Data Quality Testing, Git, Unit Testing, Code Reviews, CI/CD und Coding Agents, insbesondere OpenAI Codex Sprachkenntnisse: Gute Deutschkenntnisse und fließende Englischkenntnisse Arbeitsweise: Ausgeprägte Eigenorganisation, sehr gute Kommunikationsfähigkeit und Sicherheit im Umgang mit komplexen Abstimmungs- und Stakeholderstrukturen Benefits Sicherheit: Ein unbefristeter Arbeitsvertrag direkt beim Kunden gibt Ihnen eine langfristige Perspektive Remote Work: Arbeiten Sie vollständig remote innerhalb Deutschlands und erhalten Sie eine moderne technische Ausstattung Flexibilität: Organisieren Sie Ihren Arbeitsalltag flexibel auf Basis von Vertrauensarbeitszeit Urlaub: Profitieren Sie von 30 Tagen Urlaub im Jahr Weiterbildung: Nutzen Sie Unterstützung für fachliche Weiterbildungen, Zertifizierungen und Konferenzbesuche Technologie: Arbeiten Sie am Aufbau einer zentralen Enterprise Data Platform mit einem modernen Data-Engineering-Stack Gestaltungsspielraum: Prägen Sie Architektur, Engineering-Standards und Arbeitsweisen aktiv mit Teamkultur: Freuen Sie sich auf direkte Kommunikation, kurze Entscheidungswege und eine Zusammenarbeit auf Augenhöhe

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Originalquelle
arbeitsagentur.de
Veröffentlicht
21. Juli 2026 · echtes Datum
Zuletzt verifiziert
vor 4 Stunden
Qualitäts-Score
35/100
Gehalt angegeben0
Unternehmen identifiziert0
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Vollständige Beschreibung20

Quelle: Bundesagentur für Arbeit — Jobsuche (arbeitsagentur.de)

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