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# Senior Data Platform Engineer

- **Company:** GFT Technologies AG
- **Location:** Sankt Georgen im Schwarzwald, Germany (Remote available)
- **Experience:** Expert
- **Contract:** Permanent contract
- **Skills:** Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Data Analysis, Microsoft Azure, Cloud Computing, Continuous Integration, Data Architecture, Data Infrastructure, Extract Transform Load (ETL), Data Structures, Data Vault Modeling, Python (Programming Language), Machine Learning, SQL Databases, Data Streaming, Google Cloud, Cloud Platform System, Feature Engineering, Apache Kafka
- **Published:** October 12, 2026
- **Apply:** https://www.jobfinder.de/job/senior-data-platform-engineer-m-w-d/

## About the Role

mit Data Architects, Governance-Teams und Data Scientists zusammen. Du übernimmst technische Verantwortung innerhalb konkreter Umsetzungsprojekte. Profil Mindestens 3-5 Jahre Erfahrung im Aufbau moderner Datenplattformen Fundierte Kenntnisse in mindestens einer Cloud-Plattform (Azure, AWS oder GCP) Sehr gute SQL-Kenntnisse sowie Erfahrung mit Python (oder vergleichbar) Erfahrung mit Streaming-Technologien (z. B. Kafka, Pub/Sub, Kinesis oder vergleichbar) Praxis in der Datenmodellierung nach Data Vault 2.0 und/oder Kimball Verständnis moderner Lakehouse-Architekturen und offener Speicherformate Erfahrung mit Orchestrierung und Automatisierung von Datenpipelines Know-how in Performance- und Kostenoptimierung in Cloud-Umgebungen Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Analytics- und Data-Science-Teams Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse. Wir bieten Flexible Arbeitszeiten: Um Familie und Beruf optimal zu vereinbaren, kannst du deinen Arbeitstag nach deinen individuellen Bedürfnissen

## Description

weiterzuentwickeln, um noch besser zu werden! Unser motiviertes Team freut sich auf dich und deine Erfahrung als Senior Data Platform Engineer (m/w/d)! Aufgaben Du designst und implementierst skalierbare Datenplattformen in Cloud-Umgebungen (Azure, AWS oder GCP). Du entwickelst moderne ELT/ETL- und Streaming-Pipelines für Batch- und Near-Real-Time-Verarbeitung. Du setzt Lakehouse-Architekturen unter Nutzung offener Storage- und Table-Formate um. Du modellierst Datenstrukturen nach Data Vault 2.0 oder Kimball - abhängig vom fachlichen und architektonischen Kontext. Du baust konsumfertige Datenprodukte für Analytics-, Reporting- und KI-Anwendungsfälle auf. Du bereitest Daten für Machine-Learning-Use-Cases vor (inkl. Feature-Engineering-Logiken), ohne selbst ML-Modelle zu trainieren. Du stellst Datenqualität, Performance und Kostenoptimierung in der Cloud sicher. Du implementierst Orchestrierung, Automatisierung und CI/CD-Prozesse für stabile, produktionsreife Plattformen. Du arbeitest eng