Senior Data Engineer - Google Cloud Platform Berlin (m/w/d)
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Bei uns arbeitest du an der Schnittstelle zwischen Agilität und Sicherheit: Du profitierst von den schnellen Entscheidungswegen, genießt echte Gestaltungsspielräume in deinen Projekten und baust dabei auf das stabile Fundament der Schwarz Gruppe.
Deine Aufgaben
- Data Product Engineering: Du konzipierst, entwickelst und betreibst hochperformante Batch- und Streaming-Datenflüsse in unserem zentralen Google Cloud Data Lakehouse für Analytics- und Machine-Learning-Anwendungsfälle.
- Architektur & Skalierung: Du optimierst die Cloud-Architektur (GCP), stellst die Skalierbarkeit unserer Lösungen sicher und entwickelst unsere Standards für die Datenverarbeitung in Echtzeit und Batch weiter.
- Software Excellence: Du wendest moderne Software-Engineering-Methoden an und setzt neue Maßstäbe für CI/CD, automatisiertes Testing und Deployment-Prozesse in der Datenorganisation.
- Framework-Mitgestaltung: Du unterstützt die Weiterentwicklung unserer zentralen Orchestrierungs-Tools (auf Basis von Airflow und dbt), um die Effizienz und Qualität der Datenbereitstellung unternehmensweit zu steigern.
- Datenqualität & Governance: Du implementierst automatisierte Validierungsprozesse (z. B. für Streaming-Events) und stellst die Einhaltung von Sicherheits- und Datenschutzstandards sicher.
- Agile Kollaboration: Du arbeitest in interdisziplinären Teams eng mit Product Ownern, Data Scientists und Fachbereichen zusammen, um komplexe Business-Anforderungen in technische Lösungen zu übersetzen.
- Erfahrung: Mehrjährige fundierte Erfahrung im Data Engineering, Big Data Umfeld oder Software Engineering, idealerweise in einer Senior-Rolle.
- Cloud- & Streaming-Expertise: Du bringst fundierte Kenntnisse in Cloud-Infrastrukturen mit (Google Cloud Platform) sowie tiefe Erfahrung in der Verarbeitung von Echtzeitdaten mit Apache Kafka.
- Tech-Stack: Sehr gute Kenntnisse in Python und Spark. Du bist sicher im Umgang mit Containerisierung (Kubernetes/Docker).
- Orchestrierung & Transformation: Erfahrung mit Tools wie Apache Airflow und Transformationen via dbt ist von großem Vorteil.
- Software Best Practices: Du bist sicher im Umgang mit dem Softwareentwicklungszyklus, Versionsverwaltung (Git) sowie DevOps-Prinzipien und automatisierten Tests.
- Konzeptionelle Stärke: Du begeisterst dich für moderne Architektur-Konzepte wie Data Lakehouses und Data Mesh und hast Freude daran, technologische Standards aktiv mitzugestalten.
- Persönlichkeit: Analytisches Denkvermögen, ein agiles Mindset sowie eine eigenverantwortliche und lösungsorientierte Arbeitsweise.
- Sprachen: Sehr gute Englischkenntnisse; Deutschkenntnisse sind bevorzugt.
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