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# (Senior) Data Engineer

- **Company:** team SE
- **Location:** Flensburg, Germany
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Amazon Web Services, Microsoft Azure, Continuous Integration, Information Engineering, Data Governance, Python (Programming Language), SQL Databases, Data Streaming, Azure Service Bus, Google Cloud, Data Classification, Git, Apache Kafka, Databricks
- **Published:** July 15, 2026
- **Apply:** https://de.indeed.com/viewjob?jk=25b77e2c3aa2aeed

## About the Role

Du bist Data Engineer (m/w/d) mit Fokus auf zuverlässige und gut strukturierte Datenpipelines. Du fühlst dich wohl in einer etablierten Architektur und trägst aktiv zur Lieferung hochwertiger Datenlösungen im Team bei. Du hast eine neugierige, lernorientierte Haltung und legst Wert auf wartbare Lösungen. Du kommunizierst proaktiv, arbeitest gerne mit anderen zusammen und scheust dich nicht, Fragen zu stellen oder Herausforderungen anzusprechen.

Wir stellen uns vor, dass du:

 * Sicher in Python und SQL bist
 * Erfahrung mit Lakehouse- oder Medaillon-Architekturprinzipien hast
 * Mit Data-Ingestion-Mustern vertraut bist - sowohl Batch als auch Streaming
 * Git oder ähnliche Versionierungstools sicher nutzt
 * Ein gutes Verständnis von CI/CD-Prinzipien und Data-Development-Praktiken hast
 * Hands-on-Erfahrung mit Databricks mitbringst und Data-Quality- sowie Governance-Konzepte kennst
 * Sicher auf Deutsch und Englisch kommunizierst

Zusätzlich von Vorteil sind:

 * Erfahrung mit Databricks Asset Bundles / Declarative Automation Bundles (DABs) oder ähnlichen Deployment- und Konfigurationstools
 * Kenntnisse in Streaming-Technologien wie Auto Loader, Kafka, Event Hubs oder vergleichbaren Lösungen
 * Erfahrung mit Azure, AWS oder Google Cloud Platform (GCP)

## Description

Als Data Engineer (m/w/d) arbeitest du an Design, Entwicklung und Wartung von Datenpipelines und Datenprodukten auf Databricks. Du hilfst dabei, Lösungen zu entwickeln, die zuverlässig, wartbar und nach modernen Engineering-Standards aufgebaut sind.

Zu deinen Kernaufgaben gehören:

 * Entwicklung und Pflege von Datenpipelines mit Python, PySpark und/oder SQL
 * Unterstützung von Data-Ingestion-Prozessen für Batch- und Streaming-Workloads
 * Implementierung von Data-Quality-Checks und Validierungsprozessen innerhalb bestehender Frameworks
 * Mitarbeit an CI/CD-Prozessen und Einhaltung etablierter Data-Engineering-Standards
 * Anwendung von Data-Governance-Prinzipien wie Datenklassifizierung, Zugriffskontrolle und Compliance-Anforderungen
 * Zusammenarbeit mit Engineers und Stakeholdern, um hochwertige Datenlösungen zu liefern und technische Herausforderungen zu lösen


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