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(Senior) Data Engineer (m/w/d)
Veröffentlicht am
- Arbeitsort
- 28195 Bremen, Bremen, Deutschland
- Gehaltsschätzung
- 65.000–85.000 € brutto/Jahr · KI-Schätzung von Salary Quick anhand von Jobtitel und Ort (Stand 2026-09-13). Arbeitszeit und individuelle Konditionen können den Betrag verändern. Keine Gehaltszusage.
Stellenbeschreibung
(Mid-Level / Senior) Data Engineer (m/w/d)
Du möchten nicht nur Daten verarbeiten, sondern eine moderne Datenbasis aufbauen, auf der Analytics, BI und KI-Anwendungen zuverlässig funktionieren?
Für ein etabliertes Unternehmen suche ich einen erfahrenen Data Engineer, der den Aufbau skalierbarer Datenstrukturen und produktiver Datenpipelines aktiv mitgestaltet.
Deine neue Aufgabe
- Entwicklung und Weiterentwicklung produktiver ETL-/ELT-Pipelines für unterschiedliche Datenquellen
- Integration und Aufbereitung von Unternehmens- und Prozessdaten für Analytics, BI und AI
- Entwicklung sauberer und skalierbarer Datenmodelle nach Lakehouse-/DWH-Prinzipien
- Verarbeitung und Strukturierung unstrukturierter Daten als Grundlage für KI-Anwendungen
- Sicherstellung von Datenqualität, Dokumentation und Nachvollziehbarkeit
- Weiterentwicklung der bestehenden Data Platform und Optimierung von Datenflüssen
- Enge Zusammenarbeit mit BI, Fachbereichen und weiteren technischen Teams
Dein Profil
- Mehrjährige praktische Erfahrung im Data Engineering - idealerweise auf Mid-Level- oder Senior-Niveau
- Gute Kenntnisse in SQL und Erfahrung mit relationalen Datenbanken
- Praxiserfahrung mit Python und der Entwicklung von Datenpipelines
- Verständnis für ETL/ELT, Datenmodellierung und moderne Data-Platform-Architekturen
- Idealerweise Erfahrung mit Cloud-Technologien und Microsoft-basierten Datenplattformen
- Interesse an der Schnittstelle zwischen Data Engineering, Analytics und AI
- Strukturierte, lösungsorientierte Arbeitsweise und Freude an teamübergreifender Zusammenarbeit
Das erwartet dich
- Eine technisch anspruchsvolle Rolle mit viel Gestaltungsspielraum
- Moderne Datenplattformen und reale Business-Use-Cases-
- Die Möglichkeit, Data Engineering und AI miteinander zu verbinden
- Weiterentwicklungsmöglichkeiten und fachlicher Austausch
- Ein Umfeld, in dem du deine technische Expertise langfristig ausbauen kannst