Data Engineer

Als digitale Speerspitze im Bereich Mercedes-Benz Cars Einkauf und Lieferantenqualität revolutionieren wir die tägliche Arbeit unserer Kolleginnen. Advanced Analytics & AI sind für uns keine Buzzwords, sondern unsere Leidenschaft, die wir in unseren Projekten ausleben dürfen. Wir entwickeln Vorhersagemodelle, implementieren die neuesten AI-Technologien und sind die Architekten der Datenplattform für unseren gesamten Geschäftsbereich. Mit unseren Digital-Projekten schaffen wir durch datengetriebene Entscheidungsfindungen einen echten Mehrwert und machen dadurch nicht nur die Arbeit unserer Kolleginnen leichter, sondern realisieren signifikante finanzielle Potentiale für unser Unternehmen.

Als Senior Data Engineer bist du das Rückgrat dieser Plattform: Du baust die Datenpipelines, die aus verstreuten Rohdaten belastbare, produktionsreife Datenprodukte machen - und verstehst dabei nicht nur den Code, sondern auch den Einkaufsprozess dahinter, den du damit bewegst.

Du willst nicht nur Pipelines bauen, sondern sehen, wie deine Arbeit echte Einkaufsentscheidungen im Milliardenbereich bewegt? Wir sind ein kleines Team mit kurzen Wegen, das technische Exzellenz ernst nimmt und trotzdem pragmatisch denkt. Kein endloses Abstimmungskarussell, keine Schaufensterprojekte - wir bauen Dinge, die tatsächlich genutzt werden. Mit Leuten, denen das genauso wichtig ist wie Dir.

Deine Aufgaben im Einzelnen:

- Konzeption, Aufbau und Betrieb robuster, skalierbarer Datenpipelines auf der Azure-Plattform - von der Rohdatenquelle bis zum konsumfähigen Datenprodukt (ADF, Databricks, ADLS, Synapse, Azure Data Explorer, EventHub)

- Identifikation und Exploration relevanter Datenquellen im Einkaufsumfeld: Datenstrukturen verstehen, Qualität beurteilen und Bereinigungsstrategien entwickeln

- Integration neuer Datenquellen in die bestehende Azure-Infrastruktur - unter Einhaltung konzernweiter Sicherheits- und Governance-Standards

- Entwurf und Implementierung skalierbarer Datenmodelle sowie Backend-Features für datengetriebene Anwendungen und Analyseprodukte

- Sicherstellung des stabilen Betriebs produktiver Datenlösungen: Monitoring, Fehleranalyse und kontinuierliche Verbesserung von Laufzeit und Zuverlässigkeit

- Enge Zusammenarbeit mit Fachkolleg*innen im Einkauf: fachliche Anforderungen aufnehmen, in technische Lösungskonzepte übersetzen und gemeinsam zur Produktionsreife bringen

- Mitgestaltung der Datenarchitektur des Bereichs - von der technischen Umsetzung bis zur strategischen Weiterentwicklung der Plattform

- Wissenstransfer und fachliche Unterstützung von Teamkolleg*innen sowie aktive Mitarbeit in agilen Entwicklungsprozessen (Scrum/Kanban), Leidenschaft fürs Handwerk: Du baust Datenpipelines, die nicht nur funktionieren, sondern langfristig wartbar, dokumentiert und zuverlässig sind

- Pragmatische Problemlösungskompetenz: Du findest den richtigen Grad zwischen technischer Perfektion und lieferbarer Lösung

- Eigenverantwortung und Proaktivität - du identifizierst Schwachstellen in bestehenden Lösungen und gehst sie an, ohne darauf warten zu müssen, dass jemand anderes sie bemerkt

- Neugier auf den Business-Kontext - du willst verstehen, warum ein Datenpunkt wichtig ist, nicht nur wie er fließt

- Bereitschaft, dich zügig in ein neues Fachgebiet einzuarbeiten: Einkaufswissen ist keine Voraussetzung, aber echte Neugier dafür schon

- Kommunikationsstärke auf beiden Ebenen: Du bist Ansprechpartner für Fachkolleginnen im Einkauf genauso wie für andere Entwicklerinnen im Team

- Teamgeist und Freude am aktiven Wissensaustausch - du hilfst Kolleg*innen gerne weiter und lernst selbst genauso gerne dazu, Kantine, Café

• Kinderbetreuung
• Coaching
• Betriebsarzt
• Mobilitätsangebote
• Mitarbeiter Events
• Mitarbeiterrabatte möglich
• Mitarbeiterbeteiligung möglich
• Mitarbeiterhandy möglich
• Essenszulagen
• Gesundheitsmaßnahmen
• Hybrides Arbeiten möglich
• Betriebliche Altersversorgung
• Parkplatz
• Gute Anbindung
• Flexible Arbeitszeit möglich

Abgeschlossenes Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik,

Ingenieurwissenschaften oder eines vergleichbaren Studiengangs

- Mehrjährige Berufserfahrung im Data Engineering oder einer vergleichbaren Rolle mit nachweisbarem Fokus auf den Aufbau und Betrieb von Datenpipelines

- Fundierte, hands-on Erfahrung mit Azure-Datendiensten: idealerweise Azure Data Factory, Azure Databricks, ADLS, Synapse Analytics und/oder Azure Data Explorer

- Sehr gute Programmierkenntnisse in Python und SQL; Kenntnisse in R oder weiteren Sprachen sind willkommen

- Verständnis für Datenqualitätssicherung, Datenmodellierung und die Besonderheiten von Produktionsdaten in komplexen Unternehmensumgebungen

- Erfahrung mit CI/CD-Praktiken und DevOps-Prozessen im Kontext des Datenbetriebs (z.B. Versionierung von Pipelines, automatisiertes Testing, Deployment-Automatisierung)

- Ausgeprägte Fähigkeit, mit fachlichen Stakeholdern auf Augenhöhe zu kommunizieren - technische Konzepte verständlich erklären, Anforderungen strukturiert aufnehmen

- Verhandlungssichere Deutschkenntnisse sowie sehr gute Englischkenntnisse