> Markdown version of [/jobs/ext/4684219-join-tech-data](https://www.wearedevelopers.com/jobs/ext/4684219-join-tech-data). 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). --- # Join Tech & Data - **Company:** getspecialfasteners - **Location:** Bielefeld, Germany - **Salary:** €50,000 - €85,000 - **Contract:** Permanent contract - **Skills:** Application Programming Interfaces (APIs), Artificial Intelligence, BigQuery, Continuous Integration, Github, Python (Programming Language), PostgreSQL, Routing, Standard Sql, SQL Databases, TypeScript, Google Cloud, ReactJS, Retrieval-Augmented Generation, Large Language Models, Claude Code, Firebase, Nintex, Terraform - **Published:** November 12, 2026 - **Apply:** https://www.careerjet.de/jobad/de28693e6c3c044f57be0b7401a4a27ce3 ## About the Role Pluspunkte sind Erfahrung mit dbt, GCP, Terraform, n8n oder RAG und Branchenwissen im B2B-Handel. Ob Berufseinstieg oder Senior: Uns interessiert, was du gebaut hast. ## Description Daten & DataHub * Den GSF DataHub weiterentwickeln, unsere zentrale Datenplattform auf PostgreSQL, BigQuery und firestore * Pipelines in Python bauen, Datenmodelle testen und dokumentieren Integration & Automatisierung * ERP, CRM und Lieferanten per API anbinden * Prozesse automatisieren: event-driven als Standard, n8n für schnelle MVPs AI & LLM * LLMs in echte Prozesse bringen, etwa für Dokumentenextraktion, Routing und Klassifikation * RAG-Workflows bauen, die dank Guardrails und Fallbacks auch produktiv funktionieren Plattform & Tools * CI/CD mit GitHub Actions und Infrastructure as Code mit Terraform auf GCP betreiben * Interne Tools bauen, die Vertrieb und Einkauf gerne nutzen Unser Stack Python · SQL · PostgreSQL · BigQuery · dbt · React · TypeScript · Google Cloud · Terraform · GitHub Actions · n8n · Claude Code, * du sicher in Python und SQL bist und schon etwas gebaut hast, über das du gern erzählst, inklusive dem, was nicht funktioniert hat. * du in Systemen denkst: Woher kommen die Daten, und was passiert, wenn ein Job um 3 Uhr nachts fehlschlägt? * du MVP vor Perfektion stellst, aber weißt, wo diese Regel aufhört. * du AI-Tools nicht nur nutzt, sondern an deinem Setup tüftelst und eine Meinung dazu hast, was funktioniert. * du ein Problem lieber selbst in die Hand nimmst, als auf Anweisungen zu warten.