> Markdown version of [/jobs/ext/1915066-senior-data-engineer-client-integration-all-genders](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/1915066-senior-data-engineer-client-integration-all-genders). 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).

---

# Senior) Data Engineer - Client Integration (all genders)

- **Company:** Serviceplan Group
- **Location:** München, Germany
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Voluntary work
- **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Data Analysis, Microsoft Azure, Cloud Storage, Continuous Integration, Information Engineering, Data Integration, Extract Transform Load (ETL), Machine Learning, Raw Data, Azure Data Lake, SQL Databases, Feature Engineering, Azure Data Factory, Apache Spark, Databricks
- **Published:** August 4, 2026
- **Apply:** https://jobdb.softgarden.de/jobdb/public/jobposting/applyonline/click?jp=64383613

## About the Role

* Data Engineering & Architektur: Mehrjährige Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Data Pipelines (idealerweise Azure), sehr gutes Verständnis von Datenintegration, ETL/ELT, Datenmodellierung sowie erweiterten Azure-Themen (z. B. Databricks, Monitoring, CI/CD, Kostenoptimierung)
 * Analytics & AI Use Cases: Interesse oder Erfahrung in der Nutzbarmachung von Daten für Analytics-, Automatisierungs- und AI-Use-Cases inkl. AI-naher Themen wie Feature Engineering, Predictive Analytics oder ML-Vorbereitung
 * Projekt- & Kundenumfeld: Erfahrung in clientnahen Projekten sowie im Consulting-, Agentur-, Media-, B2B- oder Plattformumfeld, inkl. Reisebereitschaft für Client-Projekte
 * Arbeitsweise & Mindset: Ausgeprägtes Hands-on-Mindset, hohe Umsetzungsstärke und Freude an aktiver Mitarbeit
 * Kommunikation & Zusammenarbeit: Fähigkeit, komplexe technische Inhalte verständlich, pragmatisch und kundengerecht zu vermitteln, Teamfähigkeit und Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit
 * Rahmenbedingungen & Skills: Sehr gute Deutsch & Englischkenntnisse, sowie Grundverständnis von Data Quality und/oder regulatorischen Anforderungen

## Description

* Entwicklung & Betrieb von Datenpipelines: Aufbau, Weiterentwicklung und Betreuung von Azure-basierten Data Pipelines in Kundenprojekten.
 * Datenintegration & -modellierung: Einbindung von Rohdaten aus Azure Blob Storage/ADLS Gen2, APIs und Kundensystemen; Orchestrierung und Transformation der Daten mit Tools wie Azure Data Factory und Azure Databricks (Spark/SQL).
 * Bereitstellung kuratierter Datenmodelle: Erstellung von Datenmodellen als Grundlage für BI, Analytics sowie AI/ML-Anwendungen.
 * Zusammenarbeit & Beratung: Enge Abstimmung mit Agentur- und Marktteams, technische Beratung und Durchführung von Workshops mit Kunden.
 * Sicherstellung von Qualität & Skalierbarkeit: Entwicklung stabiler, wartbarer und skalierbarer Datenarchitekturen (z.B. Layer: Raw/Curated/Serving) mit Fokus auf AI-Readiness.
 * Übersetzung von Anforderungen: Umsetzung komplexer fachlicher Anforderungen in robuste, praxisnahe daten- und AI-fähige Lösungen.
 * Technische Verantwortung & Mentoring: Treffen technischer Entscheidungen im Hinblick auf Time-to-Value, Wartbarkeit und Skalierbarkeit sowie Mentoring und fachliche Führung von Engineers.
 * Produktionsreife & Betrieb: Verantwortung für die Produktionsreife, das Monitoring und den stabilen Betrieb der Lösungen.


## Related Videos

- [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)
- [Data Governance in the Era of AI](https://www.wearedevelopers.com/videos/1622-data-governance-in-the-era-of-ai)
- [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)
- [Modern Data Architectures need Software Engineering](https://www.wearedevelopers.com/videos/1030-modern-data-architectures-need-software-engineering)
- [Bringing Clarity to Event Streams: Enabling Analytics and AI Through Rich Metadata](https://www.wearedevelopers.com/videos/1616-bringing-clarity-to-event-streams-enabling-analytics-and-ai-through-rich-metadata)

## Related Articles

- [The Most Popular IT Jobs on the Market](https://www.wearedevelopers.com/magazine/376-the-most-popular-it-jobs-on-the-market)
- [Data Analyst Salary Germany](https://www.wearedevelopers.com/magazine/277-data-analyst-salary-germany)
- [Top-Paying Tech Jobs (with Salaries)](https://www.wearedevelopers.com/magazine/372-top-paying-tech-jobs-with-salaries)
- [The Biggest German Tech Companies](https://www.wearedevelopers.com/magazine/424-the-biggest-german-tech-companies)
- [The 12 Best Jobs for Software Engineers](https://www.wearedevelopers.com/magazine/401-the-12-best-jobs-for-software-engineers)
- [Finding Jobs in Germany](https://www.wearedevelopers.com/magazine/375-finding-jobs-in-germany)