Project A Ventures Bielefeld vor 1 Monaten

(Senior) Data Engineer - Integration (m/w/d)

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Aus der Stellenanzeige

Die ganze Ausschreibung von Project A Ventures

Das ist der Job

Du arbeitest direkt mit dem Technical Lead und den Automation Engineers zusammen.Wenn du Bock hast, die Daten-Infrastruktur in einem AI-nativen Setup mitzugestalten, ist das hier dein nächster Schritt.Sei verantwortlich für:Integration mit Kern- und Partnersystemen (ERP, CRM etc.)Datenmodellierung und Performance-Optimierung in PostgreSQL, Firestore und BigQuery durchführen sowie GCP Cloud Functions entwickeln und deployenEvent-driven Systeme mit GCP Pub/Sub aufbauen und je nach Use Case zwischen Echtzeit- und Batch-Verarbeitung entscheidenWorkflow-Orchestrierung mit n8n oder Airflow implementieren sowie robustes Error Handling, Retry-Logik und Monitoring sicherstellenLLM-APIs (OpenAI, Anthropic) in Datenpipelines integrieren und RAG-Workflows aufbauen: Daten aufbereiten, chunken, vektorisieren und in Vector DBs ladenCI/CD-Pipelines mit GitHub Actions / Cloud Build und Infrastructure as Code mit Terraform verwalten sowie AI-Tools (Cursor, Claude Code) effektiv einsetzenDein Profil:5+ Jahre Erfahrung als Backend-, Data- oder Integration Engineer mit sehr guten Kenntnissen in PythonPraxiserfahrung mit dbt (Modellierung, Tests, Dokumentation)Erfahrung mit Serverless-Architekturen (Cloud Functions, AWS Lambda o.

Darum lohnt es sich

Die PositionAls Wachstumstreiber verbindet A11 die ambitioniertesten europäischen Start-ups, Scale-ups und KMUs mit Top-Talenten, die bereit sind, echten Impact zu erzielen.Tritt dem A11 Ecosystem bei - unser Partnerunternehmen digitalisiert die Beschaffung in einem hochspezialisierten B2B-Segment für den deutschen Mittelstand.

Mit einer KI-nativen Plattform kombiniert das Unternehmen tiefes Branchenwissen mit modernster Software und macht manuelle, fehleranfällige Einkaufsprozesse effizienter und skalierbarer.

Unser Partnerunternehmen erweitert sein Tech-Team und sucht eine(n) (Senior) Data Engineer - Integration (m/w/d), der/die die Data Pipelines, Integrationen und LLM-Workflows mit nach vorne bringt.Deine Mission: Du baust die Datenpipelines und Integrations-Architektur, die das B2B-Commerce-Geschäft am Laufen hält - von ERP- und Lieferanten-APIs über event-driven Datenflüsse bis zur Anbindung von LLMs in bestehende Prozesse.

Ä.) und solides Verständnis von Event-driven Architecture (Pub/Sub, Message Queues, Events)Sicheres Urteilsvermögen bei der Wahl zwischen Batch- und Event-driven Verarbeitung je nach Use CaseErfahrung mit SQL und relationalen Datenbanken (PostgreSQL o.

Ä.) sowie sicherer Umgang mit REST-APIs, Git und CI/CD-PipelinesPragmatismus: MVP vor Perfektion, Geschwindigkeit vor Over-EngineeringDeutsch (Muttersprache oder nahezu Muttersprach-Niveau)Bonus: GCP-Erfahrung (Cloud Functions, Pub/Sub, BigQuery), Workflow-Tools (n8n, Airflow), Terraform, Firestore/NoSQL, Vector DBs oder LLM-IntegrationBitte beachte, dass diese Position in Bielefeld angesiedelt ist.Benefits und Vorteile:Stack-Ownership: Du gestaltest die Daten- und Integrations-Architektur aktiv mit - vom API-Layer bis zum LLM-WorkflowAI-native by default: Cursor, Claude Code & Co. sind Werkzeug, nicht Diskussion - wer Bock hat, prägt Best Practices für das gesamte TeamAttraktive Vergütung: 60.000 - 85.000 Jahresgehalt, transparent kommuniziertDirekter Einfluss: Du prägst die Daten-Infrastruktur und baust Pipelines mit direktem Impact auf das Business mitRegelmäßige Team-Events und Off-SitesModernes, hochwertiges Office in Bielefeld mit top AnbindungWenn du motiviert bist, dem A11-Ecosystem beizutreten, aktiv mitzugestalten und die Zukunft voranzutreiben, freuen wir uns darauf, von dir zu hören!Wir engagieren uns für Diversität und InklusionA11 engagiert sich für Vielfalt und Chancengleichheit bei der Einstellung aller - BewerberInnen, KandidatInnen und MitarbeiterInnen gleichermaßen.

Wir schätzen Menschen - mit all unseren großartigen, vielfältigen Hintergründen, Perspektiven und Erfahrungen - und freuen uns auf deine Bewerbung. Du entscheidest, wann Batch- und wann Echtzeit-Verarbeitung gefragt ist, und setzt die Architektur entsprechend auf.

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