About the role
Über uns:
HyPlus ist Dein Wegbegleiter im digitalen Wandel. Gemeinsam mit unseren Kund:innen entwickeln wir strukturiert, partnerschaftlich und mit klarem Fokus auf nachhaltigen Mehrwert, deren digitale DNA. Wir begleiten Unternehmen von der Anforderungsanalyse über Architektur, Softwareentwicklung und Implementierung bis hin zum Betrieb. Mit rund 800 Kolleg:innen in Deutschland, Polen, Litauen, Rumänien und Indien verbinden wir technologische Exzellenz mit Branchenkompetenz in Automotive, Handel, Banken & Versicherungen sowie dem öffentlichen Sektor.
Wir begrüßen Bewerberinnen und Bewerber, die sich bereits mit modernen KI-gestützten Entwicklungstools und generativer KI beschäftigen oder Interesse daran haben, diese sinnvoll in ihren Arbeitsalltag zu integrieren. Den reflektierten Einsatz von KI sehen wir als wertvolle Ergänzung zu technischem Know-how und eigenständigem Denken.
Als Data Engineer bringst du Datenlösungen eigenverantwortlich zum Laufen: Du entwickelst Pipelines und Datenmodelle innerhalb etablierter Plattformarchitekturen, betreust sie im Betrieb und verbesserst sie kontinuierlich. Architekturfragen entscheidest du nicht allein, du bringst dich aber mit eigenen Vorschlägen aktiv ein und übernimmst Schritt für Schritt Verantwortung für eigene Themenbereiche wie Datenqualität, Orchestrierung oder DataOps.
Entwicklung, Test und Betrieb von ETL-/ELT-Pipelines für Batch- und Streaming-Verarbeitung, z. B. mit Python, SQL, Spark, dbt oder Airflow
Umsetzung und Weiterentwicklung von Datenmodellen in bestehenden Lakehouse- und Data-Warehouse-Architekturen, z. B. auf Basis von Star-Schema, Normalformen oder Data Vault
Anbindung und Harmonisierung von Quellsystemen – etwa relationale Datenbanken, REST-APIs, Event-Streams oder ERP-Systeme
Entwicklung wiederverwendbarer Transformations- und Reporting-Layer für Analytics- und KI-Anwendungsfälle
Sicherstellung von Datenqualität durch Validierungsregeln, Reconciliation-Prozesse und Root-Cause-Analysen bei Auffälligkeiten
Orchestrierung, Scheduling und Monitoring von Datenlösungen im laufenden Betrieb – in Cloud- wie in On-Premise- und Hybridumgebungen
Analyse und Optimierung von Queries, Datenmodellen und Workloads mit Blick auf Laufzeit und Kosten
Mitarbeit an Architekturentscheidungen und Lösungsdesigns im Team sowie konstruktives Hinterfragen bestehender Entwürfe
Bereitstellung qualitativ hochwertiger, KI-fähiger Datensätze und Abstimmung von Schnittstellen mit KI- und Backend-Teams
Einsatz KI-gestützter Werkzeuge und generativer KI zur Unterstützung von Entwicklung, Dokumentation, Tests und Qualitätssicherung
Weiterentwicklung von CI/CD- und DataOps-Praktiken, Versionskontrolle mit Git sowie Dokumentation von Datenmodellen und Transformationslogik
Zusammenarbeit mit Kund:innen, Fachbereichen und interdisziplinären agilen Teams, inklusive Prototyping und Anforderungsklärung
Schrittweise Übernahme von Verantwortung, beispielsweise in den Bereichen Governance, Security, Observability oder Code-Qualität
Unterstützung von Junior-Kolleg:innen im Tagesgeschäft und Teilnahme an Code-Reviews
Abgeschlossenes Studium im IT- oder MINT-nahen Umfeld oder eine vergleichbare Qualifikation
Ca. 3–5 Jahre praktische Erfahrung im Data Engineering, Data Warehousing oder im Betrieb von Datenplattformen
Gute Kenntnisse in SQL sowie in mindestens einer Programmiersprache im Data-Umfeld, idealerweise Python
Praktische Erfahrung mit mindestens einer Cloud- oder Datenplattform, z. B. Azure, AWS, GCP, Databricks, Snowflake oder Microsoft Fabric
Erfahrung mit Werkzeugen des Modern Data Stack und der Orchestrierung, z. B. dbt, Spark oder Airflow
Solides Verständnis von Datenmodellierung, Datenintegration sowie ETL-/ELT- und Streaming-Verfahren
Erfahrung in Datenqualität, Monitoring und im Umgang mit Governance- und Security-Anforderungen
Sicherer Umgang mit Git, CI/CD und automatisierten Tests
Offenheit für den reflektierten Einsatz KI-gestützter Werkzeuge im Engineering-Kontext
Erfahrung in agilen Entwicklungsmethoden (Scrum/Kanban)
Analytisches Denkvermögen, strukturierte Arbeitsweise und Freude an der Arbeit im Team
Offene und wertschätzende Kommunikation im Austausch mit Kund:innen und Kolleg:innen
Deutschkenntnisse auf C1/C2 Niveau
Englischkenntnisse auf B2 Niveau
Wohnsitz in Deutschland, idealerweise Nähe Ratingen/Frankfurt
Du kennst dich in den Themen aus und fühlst dich fachlich sicher, auch wenn du noch nicht viele Jahre Erfahrung mitbringst?
Dann bewirb dich trotzdem! Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen.
Nice to have:
Erfahrung mit Streaming-Technologien und Event-Architekturen, z. B. Kafka
Kenntnisse im Umgang mit ERP-Daten, insbesondere SAP-Datenstrukturen
Erste Berührung mit Infrastructure as Code und Containern, z. B. Terraform, Docker oder Kubernetes
Erfahrung mit Analytics- und BI-Werkzeugen wie Power BI, Qlik oder Tableau
Kenntnisse im Open-Source-Daten-Ökosystem, z. B. Apache-basierten Technologien
Relevante Cloud- oder Data-Zertifizierungen bzw. der Wunsch, diese zu erwerben
Interesse daran, eigenes Wissen in Workshops oder internen Formaten weiterzugeben
Das erwartet dich:
Attraktive Vergütung & Benefits – wettbewerbsfähiges Gehalt und Gesundheitsbudget, Team-Offsites, moderne Tech-Ausstattung, Mobilitätspaket, Jobrad etc.
Karriereperspektive – klar definierte Entwicklungsmöglichkeiten & Jahresgespräche
Weiterentwicklung – kontinuierliche Trainings, Zertifizierungen und Zugang zu Branchen-Events
Flexibilität – Hybrid-/Remote-Modell, flexible Arbeitszeiten
Unternehmenskultur – kollegiales, politikarmes Umfeld, in dem deine Ideen und Ergebnisse zählen
Chancengleichheit:
HyPlus ist ein Arbeitgeber der Chancengleichheit. Wir schätzen Vielfalt und setzen uns aktiv für ein inklusives Arbeitsumfeld ein, in dem sich alle Mitarbeitenden willkommen und wertgeschätzt fühlen.
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