- Du bist als Engineer breit aufgestellt und bringst gleichzeitig tiefe Expertise in mindestens einem dieser Bereiche mit:
Data Engineering: Erfahrung mit Datenpipelines, dbt, ELT/ETL, Datenmodellierung und modernen Data-Stack-Technologien
Backend / Application: Skalierbare, cloud-native Systeme in Python oder Java, API-Design, containerisierte Deployments
Analytics / BI: Entwicklung von Dashboards und Self-Service-Lösungen, SQL-Expertise, semantische Datenmodelle
- Du verfügst über ein abgeschlossenes IT-nahes Studium oder eine thematisch ähnliche Ausbildung.
- Du hast fundierte Kenntnisse in Java; Erfahrung mit Groovy und/oder dem Spring Boot Framework ist ein großes Plus.
- Du bist sicher im Umgang mit Webtechnologien wie HTML und JavaScript. Idealerweise hast du bereits Erfahrung im Bereich Browser Automation durch Playwright oder Selenium. Python ist sehr gern gesehen.
- Du bringst sehr gute SQL- und Datenbank-Kenntnisse mit, idealerweise mit ORACLE und Google BigQuery.
- Du fühlst dich im Linux-Umfeld zu Hause. Build- und Deployment-Prozesse sind dir vertraut, und du hast bereits praktische Erfahrung mit Container-Technologien (Docker, Kubernetes) gesammelt.
- Du hast praktische Erfahrung mit dem Einsatz von KI-Tools in der Entwicklung (z.B. LLM-basierte Datenextraktion, Code-Assistenten) und bringst ein grundlegendes Verständnis für den pragmatischen Einsatz von KI in Datenprozessen mit.
- Du kommunizierst souverän auf Deutsch (C1-Niveau) und bewegst dich auch im englischen Fachvokabular absolut sicher.