(Sr.) Data Platform Engineer (m/f/d)

Deine Mission

Unser stark wachsendes Data, AI & MarTech Department sucht eine:n erfahrene:n Data Platform Engineer. In dieser Position bist du dafür verantwortlich, unsere cloudbasierte Datenplattform – das Herzstück der technischen Dateninfrastruktur von Smartbroker für Business Analytics & Insights – zu verbessern und kontinuierlich weiterzuentwickeln. Werde Teil unseres Teams und spiele eine zentrale Rolle dabei, eine wirklich datengetriebene Kultur in der gesamten Organisation zu fördern und zu ermöglichen!

Job description:

• Unsere cloudbasierte Datenplattform für Data Analytics und Business Insights mit modernsten Datentechnologien entwickeln und verbessern

• End-to-End-Datenpipelines aufbauen – von der Rohdaten-Ingestion bis zu konsumierbaren Daten: strukturierte und unstrukturierte Daten aufbereiten und bereinigen sowie hochwertige Datenmodelle für Advanced-Analytics- und KI-Use-Cases entwickeln

• Data-Quality-Monitoring implementieren, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Datenpipelines sicherzustellen

• Komponenten der Dateninfrastruktur designen, entwickeln (coden) und deployen

• Eng mit sehr ambitionierten Data Engineers und Analyst:innen in unserem wachsenden Data, AI & MarTech Department sowie Kolleg:innen aus der Product-Technology zusammenarbeiten

• Aktuelle Marktentwicklungen in Data-Cloud-Architekturen verfolgen und dein Wissen aktiv teilen

Dein Profil

• Hochschulabschluss in Informatik, Mathematik, Naturwissenschaften oder einem vergleichbaren Fachgebiet

• Mehrjährige Erfahrung im Data Engineering sowie starkes Know-how im Aufbau daten-nativer, robuster, skalierbarer und wartbarer Datenplattformen

• Umfassende Hands-on-Erfahrung im Design und Betrieb von Datenpipelines auf cloudbasierten Datenplattformen (AWS, GCP) unter Nutzung daten-nativer Services (S3, Athena, BigQuery …)

• Erfahrung mit Data Warehousing und Containerization, z. B. Kubernetes, Docker …

• Fortgeschrittene Kenntnisse in Cloud Networking & Security (IAM, Security Groups …)

• Sicherer Umgang mit Infrastructure as Code und entsprechende Praxiserfahrung

• Tiefes Verständnis von Software-Engineering-Best-Practices: Requirements-Spezifikation, Version Control, CI/CD, Testing, Deployment und Monitoring von Datenpipelines und Services

• Exzellente SQL-Kenntnisse sowie starke Programmierfähigkeiten in Python, idealerweise inkl. Airflow und PySpark

• Sehr gute Kenntnisse in Data-Streaming-Technologien wie Kafka, Kinesis, Flink …

• Sehr gute Englischkenntnisse in der Kommunikation, Deutsch ist ein Plus

• Interesse an der Finance- und Fintech-Branche sowie Sinn für Humor