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# Senior Data Engineer - Banking / Data Analytics Personalisierung

- **Company:** S Rating und Risikosysteme GmbH
- **Location:** Berlin, Germany (Remote available)
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Java (Programming Language), Amazon Web Services, Data Analysis, Confluence, JIRA, Microsoft Azure, Cloud Computing, Databases, Continuous Integration, Extract Transform Load (ETL), Data Vault Modeling, Data Warehousing, Python (Programming Language), Machine Learning, Scala (Programming Language), SQL Databases, Apache Spark, Git, Kubernetes, Information Technology, Data Analytics, Star Schema, Apache Kafka, Software Version Control, Docker
- **Published:** August 31, 2026
- **Apply:** https://www.stepstone.de/job/14419217/application/redirection?locale=de_DE&cid=partner_bmnw___4&adjust_t=1bbth7ql_1bjy99sm&adjust_campaign=partner_bmnw___4

## About the Role

* Abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Mathematik, Physik, Ingenieurwissenschaften oder durch Berufserfahrung und Fortbildungsmaßnahmen erworbene gleichwertige Kenntnisse
 * Mehrjährige Berufserfahrung als Data Engineer, DWH-/BI-Entwickler:in oder in einer vergleichbaren Rolle, idealerweise im Bankenumfeld bzw. in der Finanzbranche
 * Laterale / fachliche Führungserfahrung oder Projektleitung mit eigenem Projektteam
 * Fundierte Kenntnisse in SQL sowie einer Programmiersprache wie Python (gern auch Scala/Java) und sicherer Umgang mit relationalen und idealerweise auch verteilten Datenbanksystemen
 * Erfahrung im Aufbau und Betrieb von ETL/ELT-Prozessen, in der Datenmodellierung (z. B. Star-Schema, Data Vault) und im Umgang mit großen Datenmengen
 * Praxiserfahrung mit modernen Datenplattformen und -technologien (z. B. Apache Spark, Kafka, Cloud-Dienste wie Azure/AWS/GCP oder vergleichbare On-Premise-Lösungen)
 * Kenntnisse in CI/CD, Versionsverwaltung (Git) und Container-Technologien (z. B. Docker, Kubernetes) sind von Vorteil
 * Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift auf C1-Niveau

## Description

* Du konzipierst, implementierst und betreibst robuste Data Pipelines und Plattformen, um den Vertrieb und die Fachbereiche in der Sparkassen-Finanzgruppe mit hochwertigen Daten zu versorgen
 * Du entwickelst und optimierst ETL/ELT-Strecken, Data-Warehouse- und (Lakehouse-)Architekturen für Reporting, Analytics und Machine-Learning-Anwendungen
 * Du modellierst Daten (z. B. nach DWH-Standards) und stellst Datenqualität, -konsistenz und Nachvollziehbarkeit entlang der gesamten Datenstrecke sicher
 * Du arbeitest eng mit Data Scientists, Analyst:innen, Fachabteilungen und IT zusammen, um Anforderungen aufzunehmen und in skalierbare technische Lösungen zu übersetzen
 * Du überwachst und optimierst Performance, Stabilität und Kosten der Datenplattformen und sorgst für ein hohes Maß an Automatisierung (z. B. CI/CD, Infrastructure as Code)
 * Du strukturierst Deine Arbeit in JIRA, dokumentierst Architektur, Datenflüsse und Entscheidungen in Confluence und teilst Dein Wissen im Team


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