(Senior) Data Integration Engineer gesucht in Bielefeld

Data Integration & APIs

• ERP-, CRM- und Lieferanten-APIs integrieren und Pipelines in Python entwickeln (REST/GraphQL)
• Python-Module für Datenextraktion, -transformation und -laden (ETL/ELT) schreiben und warten
• Datentransformationen mit dbt modellieren, testen und dokumentieren
• PostgreSQL / Firestore / BigQuery - Datenmodellierung und Performance-Optimierung
• GCP Cloud Functions entwickeln und deployen, * Entscheiden, ob ein Use Case Echtzeit- (Pub/Sub, Events) oder Batch-Verarbeitung (dbt, Airflow) braucht - und die Architektur entsprechend aufsetzen
• Workflow-Orchestrierung mit n8n oder Airflow
• Robustes Error Handling, Retry-Logik und Monitoring implementieren

AI & LLM Integration

• LLM-APIs (OpenAI, Anthropic) anbinden und in bestehende Datenpipelines integrieren
• RAG-Workflows aufbauen: Daten aufbereiten, chunken, vektorisieren und in Vector DBs laden
• Outputs absichern: Error Handling, Guardrails und Fallback-Logik für Non-Determinismus

Infrastruktur & AI-assisted Development

• CI/CD mit GitHub Actions / Cloud Build
• Infrastructure as Code mit Terraform
• AI-Tools (Cursor, Claude Code) effektiv nutzen und Best Practices im Team etablieren
• Code-Reviews, Testing, Monitoring und Alerting

Muss

• 5+ Jahre Erfahrung als Backend-, Data- oder Integration Engineer
• Sehr gute Kenntnisse in Python (Hauptsprache für Pipelines, APIs und Automatisierung)
• Praxiserfahrung mit dbt (Modellierung, Tests, Dokumentation)
• Erfahrung mit Serverless-Architekturen (Cloud Functions, AWS Lambda o. Ä.)
• 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 Case
• Erfahrung mit SQL und relationalen Datenbanken (PostgreSQL o. Ä.)
• Sicher im Umgang mit REST-APIs, Git und CI/CD-Pipelines
• Pragmatismus: MVP vor Perfektion, Geschwindigkeit vor Over-Engineering

Nice to have

• Erfahrung mit LLM-Integration für Datenextraktion und intelligentes Routing
• Umgang mit Non-Determinismus: Error Handling, Guardrails, Feedback-Loops
• Saubere Datenaufbereitung für ML-Modelle und RAG-Workflows
• GCP-Erfahrung (Cloud Functions, Pub/Sub, BigQuery)
• Praktische Erfahrung mit Workflow-Tools wie n8n, Airflow, Zapier oder make
• Terraform oder andere IaC-Tools
• Firestore / NoSQL
• Vector DBs, Fine-Tuning, CV APIs
• Branchenwissen: Verbindungselemente, B2B-Commerce

• Stack-Ownership: Du gestaltest unsere Daten- und Integrations-Architektur aktiv mit. Vom API-Layer bis LLM-Workflow.
• AI-native by default: Cursor, Claude Code & Co. sind bei uns Werkzeug, nicht Diskussion. Wer Bock hat, prägt Best Practices fürs ganze Team.
• Starkes Umfeld: Du arbeitest direkt mit Technical Lead, Data und Automation Engineers zusammen für kurze Wege, echtes Feedback, schnelle Iteration.
• Spannende und herausfordernde Arbeit mit echtem Impact und Wachstum
• Transparente Vergütung - wir kommunizieren unser Vergütungsmodell klar und offen
• Regelmäßige Team-Events und Off-Sites
• Inspirierende Arbeitsumgebung: modernes, hochwertiges Office in Bielefeld mit top Anbindung
• Nah am Startup-Ökosystem in Berlin und OWL