> Markdown version of [/jobs/ext/3791213-senior-data-engineer](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/3791213-senior-data-engineer). 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 Engineer - **Company:** Deichmann - **Location:** Essen, Germany - **Experience:** Expert - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Agile Methodology, Microsoft Azure, Cloud Computing, Information Engineering, Extract Transform Load (ETL), Data Vault Modeling, Relational Databases, Python (Programming Language), Scala (Programming Language), Apache Spark, Data Strategy, Information Technology, Databricks - **Published:** October 17, 2026 - **Apply:** https://www.deichmann-karriere.de/jobs/2025-30785 ## About the Role * Abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Mathematik, Naturwissenschaften oder eine vergleichbare Qualifikation * Erfahrung in der Entwicklung von Datenlösungen, idealerweise in Cloud-Umgebungen (Azure) * Fundierte Kenntnisse in der Datenmodellierung (Kimball, Data Vault) * Sehr gute Kenntnisse in der Arbeit mit Azure Databricks, Spark und Python oder Scala * Einschlägige Erfahrung im Aufbau und Betrieb von ETL/ELT-Prozessen sowie mit modernen Data Engineering-Tools * Kenntnisse im Umgang mit relationalen und nicht-relationalen Datenbanken * Analytisches Denkvermögen, eigenverantwortliche und strukturierte Arbeitsweise * Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse ## Description * Entwicklung und Optimierung von Datenpipelines auf der Azure-Plattform (insbesondere Azure Databricks) * Aufbau, Pflege und Weiterentwicklung unserer Data-Lakehouse-Architektur * Datenmodellierung nach etablierten Standards (Kimball, Data Vault) * Design und Implementierung automatisierter ETL/ELT-Prozesse * Integration, Transformation und Bereitstellung großer Datenmengen aus verschiedenen Quellsystemen * Sicherstellung von Datenqualität, -konsistenz und -sicherheit im gesamten Datenlebenszyklus * Zusammenarbeit mit Data Scientists, Analysten und weiteren Stakeholdern im agilen Umfeld * Aktive Mitgestaltung und Weiterentwicklung unserer Datenstrategie und -architektur