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# (Senior) Data Integration Engineer

- **Company:** Getspecialfasteners
- **Location:** Bielefeld, Germany
- **Experience:** Expert
- **Salary:** €60,000.0 - €85,000.0
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Airflow, BigQuery, Code Review, Continuous Integration, Data Integration, Extract Transform Load (ETL), Data Mining, Relational Databases, Cursor (Graphical User Interface Elements), Github, Python (Programming Language), PostgreSQL, Routing, NoSQL, Queueing Systems, SQL Databases, Data Processing, Large Language Models, Zapier, AWS Lambda, Build Server, Backend, Git, Event Driven Architecture, Google Cloud Functions, Nintex, Graphql, Restful APIs, Terraform
- **Published:** August 28, 2026
- **Apply:** https://www.careerjet.de/jobad/def33b024b8e5201d3d1f34aebe4abf31c

## About the Role

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

## Description

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

Event-driven Architecture & Automation

 * Event-driven Systeme mit GCP Pub/Sub aufbauen und weiterentwickeln
 * 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


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