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 Senior Data Engineer verantwortest du die technische Ausgestaltung von Datenplattformen bei unseren Kunden von der Architekturentscheidung über die Umsetzung bis zum stabilen Betrieb. Du bist die fachliche Ansprechperson im Projekt, triffst Technologieentscheidungen mit Weitblick und gibst dein Wissen im Team weiter.
Konzeption, Aufbau und Weiterentwicklung skalierbarer Datenplattformen und -architekturen (z. B. Lakehouse, Data Warehouse, Data Mesh) in Cloud-, Hybrid- und On-Premise-Umgebungen
Verantwortung für Architektur- und Technologieentscheidungen entlang des gesamten Lebenszyklus von Datenlösungen – mit Fokus auf Skalierbarkeit, Performance und Wirtschaftlichkeit
Entwicklung performanter Datenmodelle (z. B. dimensionale Modellierung, Data Vault, Normalformen) sowie wiederverwendbarer semantischer und Reporting-Layer
Design und Betrieb robuster ETL-/ELT-Pipelines für Batch- und Streaming-Verarbeitung (z. B. mit Python, SQL, Spark, dbt, Airflow, Kafka)
Anbindung und Harmonisierung heterogener Quellsysteme, etwa ERP-/SAP-Landschaften, APIs oder Event-Streams
Performance- und Kostenoptimierung von Datenmodellen, Queries und Plattform-Workloads (z. B. Analyse von Execution Plans, Tuning von Warehouse- und Cluster-Ressourcen)
Etablierung von Datenqualität, Governance und Observability – von Validierungs- und Reconciliation-Frameworks über Monitoring und Data Lineage bis zu Security- und Compliance-Anforderungen
Mitarbeit an der Bereitstellung KI-fähiger Datenprodukte für Analytics- und AI-Anwendungsfälle, inklusive Definition von Datenverträgen und Schnittstellen zu KI- und Backend-Teams (z. B. für Feature Engineering, Retrieval- und Agentic-AI-Ansätze)
Einsatz von KI-gestützten Werkzeugen und generativer KI zur Unterstützung von Entwicklung, Dokumentation, Tests und Qualitätssicherung
Automatisierung von Deployments sowie Weiterentwicklung von DataOps- und CI/CD-Prozessen
Begleitung von Kund:innen bei Architektur-, Technologie- und Umsetzungsfragen sowie verständliche Kommunikation komplexer technischer Inhalte – auch in Workshops und Pre-Sales-Situationen
Fachliche Anleitung und Mentoring von Junior- und Mid-Level-Kolleg:innen, Durchführung von Code- und Architektur-Reviews
Mitarbeit an Aufwandsschätzungen und Lösungsskizzen
Abgeschlossenes Studium im IT- oder MINT-nahen Umfeld oder eine vergleichbare Qualifikation
>5 Jahre praktische Erfahrung im Data Engineering, Data Warehousing oder im Aufbau moderner Datenplattformen, davon auch Erfahrung in verantwortlicher Rolle im Projekt- oder Consultingumfeld
Sehr gute Kenntnisse in SQL sowie sicherer Umgang mit mindestens einer weiteren Sprache im Data-Umfeld (z. B. Python, Scala oder Java)
Fundierte Erfahrung mit mindestens einer gängigen Cloud- oder Datenplattform (z. B. Azure, AWS, GCP, Databricks, Snowflake, Microsoft Fabric) und mit Werkzeugen des Modern Data Stack (z. B. dbt, Airflow)
Tiefes Verständnis von Datenmodellierung, Data-Warehouse- und Lakehouse-Architekturen sowie von ETL-/ELT- und Streaming-Verfahren
Erfahrung in Datenqualität, Governance, Monitoring/Observability sowie Security- und Compliance-Anforderungen
Sicherer Umgang mit Versionskontrolle (Git), CI/CD und automatisierten Tests
Erfahrung im reflektierten Einsatz von KI-gestützten Entwicklungstools und generativer KI im Engineering-Kontext
Erfahrung in agilen Entwicklungsmethoden (Scrum/Kanban)
Ausgeprägte Kommunikationsstärke, Eigenverantwortung und Freude daran, Wissen im Team weiterzugeben
Deutschkenntnisse auf C1/C2 Niveau
Englischkenntnisse auf B2 Niveau
Wohnsitz in Deutschland, idealerweise Nähe Ratingen/Frankfurt
Du fühlst dich auch mit weniger Erfahrung fachlich sicher und traust es dir zu?
Dann bewirb dich trotzdem! Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen.
Nice to have:
Erfahrung mit ERP-Daten, insbesondere SAP (z. B. Einkauf/MM, Logistik, Finance) oder anderen Enterprise-Kernsystemen
Kenntnisse in Infrastructure as Code und containerisierten Umgebungen (z. B. Terraform, Docker, Kubernetes)
Nachweisbare Erfahrung in Performance-Tuning, Query-Optimierung und Kostenkontrolle produktiver Datenplattformen
Erfahrung in regulierten oder sicherheitskritischen Umgebungen sowie mit Sovereign-Cloud- bzw. Open-Source-Plattform-Ökosystemen
Erfahrung mit Analytics- und BI-Werkzeugen (z. B. Power BI, Qlik, Tableau) sowie mit semantischen Layern
Relevante Cloud- oder Data-Zertifizierungen (z. B. Azure, Databricks, Snowflake, AWS)
Erfahrung in Pre-Sales, Aufwandsschätzung und Angebotsgestaltung
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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