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# Data Engineer

- **Company:** Alexander Thamm GmbH
- **Location:** München, Germany
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Java (Programming Language), Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Data Analysis, Microsoft Azure, Big Data, Cloud Computing, Information Engineering, DevOps, Python (Programming Language), Scala (Programming Language), Information Technology, Data Analytics
- **Published:** October 2, 2026
- **Apply:** https://www.jobfinder.de/job/senior-data-engineer-m-w-d-6/

## About the Role

von statistischen- oder KI-ModellenProjektorganisation in Bezug auf Planung und KoordinationAktive Teilnahme an der Engineering Community im UnternehmenDein ProfilData ist auch in Deiner DNA? Das solltest Du mitbringen:Erfolgreich abgeschlossenes Studium der Informatik, Computer Science, Data Engineering oder einem anderen mathematisch/ naturwissenschaftlichem Feld oder eine vergleichbare QualifikationMindestens 4 Jahre Vollzeit Berufserfahrung als Data Engineer, Software Engineer, Software Developer oder ähnlichem BerufsfeldFließende Kommunikationsfähigkeit auf Deutsch und Englisch sowie Reisebereitschaft im Rahmen einer Consulting TätigkeitSehr gute Kenntnisse in einer Programmiersprache (z.B. Python, Scala oder Java), insbesondere mit deren Data Engineering-Komponenten bzw. Bibliotheken sowie Kenntnisse von GITStarke Kenntnisse mit Technologien von mindestens einem Cloud Anbieter: Azure / AWS / GCP, insbesondere mit deren Data Engineering-Komponenten und ServicesSehr gute Kenntnisse

## Description

StartdatumWir suchen Dich an einem unserer deutschen Standorte in München, Nürnberg, Leipzig, Essen, Berlin oder Frankfurt am Main!Deine AufgabenData und AI sind Dein zu Hause? Des Weiteren gestaltet sich Deine neue Herausforderung wie folgt:Konzeptionierung und Aufbau von Big Data/ Analytics PlattformenAuswahl von geeigneten Technologien für die Umsetzung von Data Analytics Use Cases in komplexen Cloud-UmgebungenEntwicklung, Ausführung und Skalierung von Daten-Pipelines auf Cluster-ArchitekturenBeurteilung der Datenqualität und Durchführung von Transformationen zur DatenbereinigungEntwurf und Umsetzung von DatenmodellenBereitstellung von Daten in geeigneten Speichertechnologien für verschiedenste Anwendungszwecke wie interaktive Dashboards, API-Backends, statistische Analysen und KI SystemenAufsetzen von Infrastruktur, Applikationen und DevOps-Workflows mithilfe von IaC und CI/CDUnterstützung des Data Science Teams bei der Entwicklung, Deployment, Produktivierung und Operationalisierung


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