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# Data Engineer

- **Company:** Michael Page International (Deutschland) GmbH
- **Location:** Hamburg, Germany (Remote available)
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Data Analysis, BigQuery, Information Engineering, Data Infrastructure, Python (Programming Language), Standard Sql, Data Logging, Data Processing, Google Cloud, Large Language Models
- **Published:** October 2, 2026
- **Apply:** https://www.michaelpage.de/job-detail/data-engineer-mwd/ref/jn-102026-7116857

## About the Role

* Fundierte praktische Erfahrung im Data Engineering und eigenständige Umsetzung produktiver Datenpipelines
 * Sehr gute Kenntnisse in Python und SQL
 * Praktische Erfahrung mit Google Cloud Platform und BigQuery
 * Erfahrung mit dbt, Datenmodellierung und der Zusammenführung unterschiedlicher Datenquellen
 * Verständnis für Herausforderungen wie Identity Resolution, Datenqualität und Duplikaterkennung
 * Idealerweise erste Berührungspunkte mit Datenarchitekturen für LLMs und generative AI
 * Freude an einem Umfeld mit viel Gestaltungsspielraum und noch nicht vollständig definierten Strukturen
 * Fähigkeit, technische Anforderungen selbstständig zu strukturieren, sinnvoll zu priorisieren und pragmatisch umzusetzen
 * Verständnis der DSGVO sowie des verantwortungsvollen Umgangs mit personenbezogenen Daten
 * Kommunikationsstärke und die Fähigkeit, zwischen technischen Teams und Fachbereichen zu vermitteln
 * Sichere Kommunikation auf Deutsch und Englisch

## Description

hinzugefügt 01/10/2026

 * Aufbau einer skalierbaren Datenplattform mit GCP, BigQuery und dbt
 * Entwicklung AI-fähiger Datenmodelle und Pipelines für Analytics und KI-Anwendung, * Verantwortung für den Aufbau und die Weiterentwicklung einer modernen Data Platform auf Basis von Google Cloud, BigQuery und dbt
 * Entwicklung einer nachhaltigen Architektur sowie Definition von Standards für Datenmodellierung und Tooling
 * Konzeption AI-fähiger Datenmodelle, die Informationen aus verschiedenen operativen Quellsystemen konsistent zusammenführen
 * Aufbau einer einheitlichen Datenbasis für Kunden-, Objekt-, Transaktions-, Kommunikations- und Marketingdaten
 * Bereitstellung strukturierter und verlässlicher Daten für LLM- und AI-basierte Anwendungen
 * Entwicklung und Betrieb stabiler, transparenter und wartbarer Datenpipelines
 * Verbesserung der Datenqualität gemeinsam mit Product, UX und den jeweiligen Fachbereichen, möglichst bereits bei der Datenerfassung
 * Entwicklung eines belastbaren KPI-Fundaments mit einheitlichen Definitionen für zentrale Unternehmenskennzahlen
 * Sicherstellung von Datenschutz, Nachvollziehbarkeit und EU-konformer Datenverarbeitung
 * Enge Abstimmung mit Engineering, Analytics und Business Stakeholdern


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