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# Internal Data Engineer

- **Company:** KI Group
- **Location:** München, Germany (Remote available)
- **Experience:** Experienced
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Microsoft Excel, Microsoft Windows, Application Programming Interfaces (APIs), Airflow, Data Analysis, BigQuery, Delphi (Programming Language), Code Review, Python (Programming Language), PostgreSQL, Power BI, Salesforce.Com, SQL Databases, SugarCRM, Snowflake, Git, Hubspot, Looker Analytics, Amazon Redshift
- **Published:** July 31, 2026
- **Apply:** https://www.careerjet.de/jobad/de7bcf7355ac15eb1d63d0a15ef400129f

## About the Role

* 3+ Jahre als Analytics Engineer, Data Engineer oder BI Engineer mit starkem Modellierungsanteil.
 * SQL auf Expertenniveau. Kein "Ich kann Joins", sondern Window Functions, Inkrementalität, Performance.
 * Erfahrung mit dbt - oder du kannst überzeugend erklären, warum du es anders gelöst hast.
 * Python für Ingestion und Automatisierung.
 * Erfahrung mit mindestens einem Warehouse: BigQuery, Snowflake, Redshift oder Postgres-basiert.
 * Git, Code Review, Tests, CI. Deine Datenmodelle sind Software, kein Bastelkeller.
 * Du sprichst mit Fachbereichen und übersetzt "Ich brauche mal eine Auswertung" in ein Datenmodell.

Von Vorteil: * Du hast CRM-Daten (Pipedrive, HubSpot, Salesforce) schon einmal in ein Warehouse überführt - inklusive der Freude über historisch gewachsene Custom Fields.

 * Erfahrung mit Orchestrierung (Airflow, Dagster, Prefect).
 * BI-Tooling: Metabase, Looker, Power BI.
 * DSGVO-Bewusstsein bei personenbezogenen Daten - bei uns kein Nebenthema.

## Description

* Pipelines: Du bindest unsere Quellsysteme an - CRM (Pipedrive), Produktdatenbanken, Finanzsysteme, Drittanbieter-APIs, Hotelsysteme (Opera, SIHOT, Delphi). Ingestion, Scheduling, Fehlerbehandlung.
 * Modellierung: Du baust die transformierte Schicht (dbt oder gleichwertig): sauber versioniert, getestet, dokumentiert. Staging * Core * Marts.
 * Metriken-Layer: Eine Definition pro Kennzahl. Du machst die Diskussion "aber in meinem Excel steht 4,2" endgültig überflüssig.
 * Data Quality: Tests, Freshness-Checks, Alerting. Du merkst, dass eine Pipeline gebrochen ist, bevor der CFO es merkt.
 * Enablement: Du baust Modelle so, dass Fachbereiche im BI-Tool selbst arbeiten können. Du bist kein Dashboard-Butler.
 * Zuarbeit Reporting: Du lieferst die verlässliche Datengrundlage für C-Level- und Investorenreporting - die Interpretation übernimmt Finance.


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