Data Engineer

Als Data Engineer (m/w/d) verantwortest du den Aufbau, die Weiterentwicklung und den sicheren Betrieb unserer Dateninfrastruktur - von der Architektur über die Modellierung bis hin zu performanten, produktionsreifen Pipelines. Du triffst technische Entscheidungen auf Basis fundierter Trade-off-Analysen statt aktueller Trends und bringst dein Wissen aus Datenmodellierung, Datenbanktechnologien und Software-Engineering in ein Team ein, das gewachsene Systemlandschaften in eine moderne, skalierbare Datenplattform überführt. Die Stelle ist auf zwei Jahre befristet. \n, n

• Datenmodellierung & Architektur: Du entwickelst konzeptionelle, logische und physische Datenmodelle (Star-/Snowflake-Schema, idealerweise auch Data Vault) und ordnest Zielbilder wie Lakehouse, Medallion-Architektur oder Data Mesh sachlich ein - mit einer begründeten Empfehlung für den jeweiligen Kontext, nicht nach Trend.
• Auswahl der passenden Speicherform: Du bewertest relationale, Dokument-, Key-Value-, Graph- und Vektordatenbanken hinsichtlich Konsistenz, Skalierung und Kosten und triffst fundierte Entscheidungen für den jeweiligen Anwendungsfall.
• Datenbanken in der Tiefe: Du arbeitest sicher mit SQL, inkl. Query-Tuning, Execution Plans, Indizierung und Partitionierung (z.B. PostgreSQL), und bringst idealerweise produktive Erfahrung mit NoSQL-Systemen wie MongoDB, Cassandra, DynamoDB oder Redis mit.
• Pipelines & Integration (Batch und Streaming): Du konzipierst und betreibst Datenpipelines und hast praktische Erfahrung mit Kafka (Topics, Partitionierung, Consumer Groups, Schema Registry, Exactly-once-Semantik).
• Reporting & Analytics: Du nutzt Power BI über klassisches Reporting hinaus - mit DAX, Semantikmodellierung und Row-Level Security.

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• Du bringst ein abgeschlossenes Studium, z.B. im Bereich Informatik, Mathematik, Naturwissenschaften oder eine vergleichbare Aus- bzw. Weiterbildung mit.
• Deine mehrjährige Berufserfahrung als Data Engineer (m/w/d), idealerweise im Umfeld von Data Warehouses, Data Lakes oder Lakehouse-Architekturen zeichnet dich aus.
• Zudem verfügst du über sehr gute SQL-Kenntnisse (Query-Tuning, Execution Plans, Indizierung, Partitionierung) sowie fortgeschrittene Python-Kenntnisse für Transformation, Automatisierung und produktiven Einsatz.
• Du hast ein fundiertes Verständnis für Datenmodellierungskonzepte (dimensionale Modellierung, Data Vault, Star-/Snowflake-Schema) und moderne Architekturansätze (Medallion, Data Mesh, Lakehouse).
• Erfahrung im Umgang mit Cloud-Plattformen, vorzugsweise Microsoft Azure, sowie idealerweise mit Microsoft Fabric bringst du ebenfalls mit, genauso wie den sicheren Umgang mit Power BI, inklusive DAX, Semantikmodellierung und Row-Level Security.

Der dlv Deutscher Landwirtschaftsverlag GmbH ist das führende Medienhaus Europas für die Themen Land und Natur. Mit über 40 Medienmarken ist der dlv Marktführer in seinen Kernsegmenten Agrar, Forst, Jagd und Imkerei. Das Unternehmen erzielt jährlich mehr als 80 Mio. EUR Umsatz und ist mit Tochterfirmen und Beteiligungen in 18 Ländern Europas und Nordamerikas aktiv. Als datengetriebenes Medienunternehmen verbindet der dlv fachliche Exzellenz mit digitaler Stärke.