> Markdown version of [/jobs/ext/1493874-data-engineer](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/1493874-data-engineer). Every page supports `.md` or `Accept: text/markdown`. Links point to the HTML versions so they work for humans too. Agent guide: [/agents.md](https://www.wearedevelopers.com/agents.md). --- # Data Engineer - **Company:** CGI Group Inc. - **Location:** Eschborn, Germany - **Experience:** Experienced - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Adobe InDesign, Data Analysis, Cloud Computing, Continuous Integration, Data Architecture, Information Engineering, Software Debugging, DevOps, Python (Programming Language), Machine Learning, Azure Machine Learning, Scala (Programming Language), Software Systems, SQL Databases, Data Processing, Cloud Platform System, Azure Data Factory, Apache Spark, Machine Learning Operations, Databricks - **Published:** July 30, 2026 - **Apply:** https://www.adzuna.de/details/5819658331 ## About the Role * Kommunikation relevanter Erkenntnisse an Stakeholder Required qualifications to be successful in this role: Du verfügst über fundierte technische Expertise im Bereich Data Engineering und bringst ein ausgeprägtes Engineering-Mindset mit. Neben deiner fachlichen Kompetenz überzeugst du durch Eigeninitiative, analytisches Denken und die Fähigkeit, komplexe Datenlösungen pragmatisch und teamorientiert umzusetzen. Zu deinen Kompetenzen zählen: Fachliche Qualifikationen * Mindestens 2 Jahre Berufserfahrung als Data Engineer oder Data/ML Engineer * Erfahrung in Design, Entwicklung und Programmierung (z. B. Python, Scala) * Erfahrung im Bereich Machine Learning und idealerweise NLP * Fundierte Kenntnisse in Spark, SQL und Cloud-Plattformen * Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Data- und ML-Pipelines * Kenntnisse in CI/CD-Prozessen und DevOps-Praktiken * Erfahrung im Testen und Debugging produktiver Softwarelösungen * Idealerweise Erfahrung mit Databricks, Azure Data Factory und Azure ML Studio * Erfahrung in agilen, cross-funktionalen Teams * Sehr gute Englischkenntnisse Persönliche Kompetenzen * Ausgeprägtes Engineering-Mindset und hohe Eigeninitiative * Experimentierfreude und analytisches Denkvermögen * Sicherheit im Umgang mit großen und unstrukturierten Datenmengen * Strukturierte, pragmatische und lösungsorientierte Arbeitsweise * Teamfähigkeit und Freude an bereichsübergreifender Zusammenarbeit ## Description Position Description: Im Bereich Transport & Logistik - insbesondere im Bereich Aviation und Retail - entwickeln wir für unsere Kunden innovative Lösungen, um den digitalen Wandel aktiv mitzugestalten. Data Engineering bildet dafür die operative Grundlage: von robusten Datenpipelines und skalierbarer Verarbeitung über verlässliche Datenbereitstellung bis hin zu neuen datengetriebenen Anwendungen entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Als Data Engineer (m/w/d) bist du verantwortlich für die Entwicklung, den Betrieb und die Weiterentwicklung moderner Daten- und Machine-Learning-Pipelines. Du stellst sicher, dass qualitativ hochwertige, zuverlässige und zugängliche Daten für Analytics- und ML-Anwendungen bereitstehen. In enger Zusammenarbeit mit Data Scientists, Data Architects sowie Produkt- und Business-Teams trägst du maßgeblich dazu bei, datengetriebene Lösungen für die digitale Weiterentwicklung der Reiseerfahrung unserer Kunden zu realisieren. Dabei arbeitest du in agilen, cross-funktionalen Teams und bringst dein Engineering-Mindset aktiv ein. Your future duties and responsibilities: Zur Verstärkung unseres Teams suchen wir Dich zum nächstmöglichen Zeitpunkt als Data Engineer (m/w/d). In dieser Rolle übernimmst du die Verantwortung für die Entwicklung, den Betrieb und die kontinuierliche Optimierung unserer Daten- und Machine-Learning-Infrastruktur. Du stellst sicher, dass Daten effizient verarbeitet, zuverlässig bereitgestellt und produktiv nutzbar gemacht werden, und arbeitest eng mit interdisziplinären Teams zusammen, um skalierbare und zukunftssichere Lösungen umzusetzen. Data & ML Engineering * Konzeption, Entwicklung, Deployment und Betrieb skalierbarer Data- und ML-Pipelines * Aufbau und Weiterentwicklung von Dateninfrastrukturen für Analytics- und Machine-Learning-Use-Cases * Sicherstellung eines stabilen, effizienten und sicheren Pipeline-Betriebs MLOps & Betrieb * Betrieb und Lifecycle-Management von ML-Modellen in Produktion (Training, Validierung, Deployment, Monitoring, Retraining) * Etablierung und Umsetzung von MLOps-Prozessen * Monitoring von Datenverfügbarkeit, -integrität und -qualität Datenaufbereitung & BI * Strukturierung und Transformation von Daten für BI-Tools und Reporting-Anwendungen * Bereitstellung leicht konsumierbarer Datensätze für Analysezwecke CI/CD & Infrastruktur * Konzeption, Implementierung und Optimierung von CI/CD-Pipelines * Automatisierung von Deployments unter Nutzung moderner Cloud- und DevOps-Standards Qualität & Optimierung * Analyse, Debugging und Behebung von Fehlern in bestehenden Datenpipelines und ML-Workflows * Sicherstellung der Gesamtgesundheit und Performance von Datenpipelines * Enge Zusammenarbeit mit Data Architects und Data Scientists zur kontinuierlichen Optimierung Zusammenarbeit & Business Alignment * Enge Abstimmung mit Fachbereichen und Management zur Bewertung und Umsetzung von Business-Anforderungen * Planung und Umsetzung datenbezogener Aufgaben im Rahmen agiler User Stories ## Related Videos - [From DevOps to Scaled DevOps: How We’re Rebuilding Continuous Delivery as a Platform](https://www.wearedevelopers.com/videos/100018-from-devops-to-scaled-devops-how-we-re-rebuilding-continuous-delivery-as-a-platform) - [Cutting LLM Costs Without Cutting Quality: How to Beat Proprietary LLMs with Fine-Tuned Open Source](https://www.wearedevelopers.com/videos/100151-cutting-llm-costs-without-cutting-quality-how-to-beat-proprietary-llms-with-fine-tuned-open-source) - [PySpark - Combining Machine Learning & Big Data](https://www.wearedevelopers.com/videos/44-pyspark-combining-machine-learning-big-data) - [From Messy Queries to Scalable Systems - How Data Engineering actually works](https://www.wearedevelopers.com/videos/100203-from-messy-queries-to-scalable-systems-how-data-engineering-actually-works) - [DevOps Maturity Check – a way to balance autonomy and alignment](https://www.wearedevelopers.com/videos/58-devops-maturity-check-a-way-to-balance-autonomy-and-alignment) - [Modern Data Architectures need Software Engineering](https://www.wearedevelopers.com/videos/1030-modern-data-architectures-need-software-engineering) ## Related Articles - [The Most Popular IT Jobs on the Market](https://www.wearedevelopers.com/magazine/376-the-most-popular-it-jobs-on-the-market) - [Top-Paying Tech Jobs (with Salaries)](https://www.wearedevelopers.com/magazine/372-top-paying-tech-jobs-with-salaries) - [Data Analyst Salary Germany](https://www.wearedevelopers.com/magazine/277-data-analyst-salary-germany) - [System change: restart as developer?](https://www.wearedevelopers.com/magazine/39-system-change-restart-as-developer) - [The Biggest German Tech Companies](https://www.wearedevelopers.com/magazine/424-the-biggest-german-tech-companies) - [Data Engineer Salary UK](https://www.wearedevelopers.com/magazine/253-data-engineer-salary-uk)