> Markdown version of [/jobs/ext/2472208-senior-data-integration-engineer-it-systems](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/2472208-senior-data-integration-engineer-it-systems). 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 & Integration Engineer - IT Systems - **Company:** Meleghy Automotive GmbH & Co. KG - **Location:** Bernsbach, Germany - **Experience:** Expert - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Java (Programming Language), Data Analysis, Continuous Integration, Data Architecture, Information Engineering, Extract Transform Load (ETL), Data Structures, Data Warehousing, Relational Databases, Python (Programming Language), Power BI, SQL Databases, Systems Integration, Grafana, Containerization, Data Lakes, Information Technology, Docker - **Published:** August 6, 2026 - **Apply:** https://de.indeed.com/viewjob?jk=6abe2b2f17ce926e ## About the Role * Mehrjährige Berufserfahrung im Bereich Data Engineering, Systemintegration oder vergleichbar * Gute Kenntnisse in Programmiersprachen (z. B. Python, Java oder vergleichbar) * Erfahrung mit relationalen Datenbanken (SQL), Datenmodellen und Datenstrukturen * Kenntnisse in Data Warehouse- und/oder Data Lake-Architekturen * Erfahrung mit BI-Tools wie Power BI oder Grafana * Grundkenntnisse im Umgang mit Containern (z. B. Docker) * Kenntnisse in CI/CD-Prozessen von Vorteil * Analytisches Denkvermögen sowie strukturierte und eigenständige Arbeitsweise ## Description * Aufbau und Weiterentwicklung von Schnittstellen zwischen verschiedenen IT-Systemen (z. B. ERP, DWH, Analytics-Plattformen) * Sicherstellung der Datenverfügbarkeit durch Extraktion, Transformation und Integration (ETL/ELT) * Entwicklung und Betrieb von Datenpipelines * Zusammenarbeit mit Fachbereichen zur Umsetzung datengetriebener Use Cases * Unterstützung beim Aufbau einer skalierbaren Datenarchitektur (Data Warehouse / Data Lake) * Visualisierung von Daten und KPIs mittels Tools wie Power BI oder Grafana * Einsatz moderner Technologien wie Containerisierung (Docker) und CI/CD-Pipelines