Auf einen Blick
Data Engineer mit Infrastruktur-Fokus: Du konzipierst und baust Datenplattformen in der Cloud (AWS/Azure/GCP), orchestrierst komplexe Architekturen und verantwortest Skalierbarkeit, Sicherheit und Performance.
💰 €72.000–100.000/Jahr
📊 Mid-Level
🕒 Vollzeit
🌍 Hybrid
🗺️ EMEA
- Mehrere Jahre Infrastruktur-fokussierte Data Engineering
- Cloud-Plattformen (AWS/Azure/GCP) und Terraform
- Datenmodellierung und Streaming-Architekturen
- Architektonisches Denken und Ownership-Mentalität
Terraform
AWS
Azure
GCP
Snowflake
Databricks
Kafka
CI/CD
✅ Geeignet für
- DevOps-Profis, die zu Data Engineering wechseln möchten
- Cloud-Architekten mit Dateninteresse
- Infrastruktur-Spezialisten in Datenumgebungen
🚫 Weniger geeignet
- Reine Softwareentwickler ohne Cloud-Erfahrung
- SQL-Puristen ohne Infrastruktur-Interest
- Junior-Level ohne Projekt-Ownership-Erfahrung
💡 Gut zu wissen
- Architektur-Entscheidungen sind deine Verantwortung, kein Team-Konsens
- Streaming (Kafka) ist wichtiger Teil, nicht Nice-to-have
- Mentoring-Komponente ist explizit genannt; Leadership wird erwartet
- Kosten-Optimierung datenintensiver Systeme ist Key-KPI
Über das Unternehmen
Haeger Consulting ist ein Consultingunternehmen mit Fokus auf Datenplattformen, Cloud-Infrastruktur und Datenarchitektur.
Deine Aufgaben
- Konzeption, Aufbau und Betrieb moderner Datenplattformen in AWS, Azure oder GCP
- Automatisierung von Infrastruktur konsequent mit Terraform
- Entwicklung und Betrieb von Lakehouse- und Data-Warehouse-Architekturen (z.B. Iceberg, Delta Lake)
- Integration und Betrieb von Streaming-Architekturen, z.B. mit Kafka
- Arbeit mit Plattformen wie Snowflake und/oder Databricks
- Verantwortung für CI/CD, Monitoring, Testing und Observability für Datenplattformen
- Optimierung von Performance und Kosten datenintensiver Systeme
Deine Voraussetzungen
- Mehrjährige Berufserfahrung als Data Engineer oder vergleichbare Rolle, idealerweise im Consulting- oder Projektumfeld
- Sehr gute SQL-Kenntnisse
- Fundierte Erfahrung in der Datenmodellierung (dimensionale Modellierung, Data Vault, Normalisierung)
- Kenntnisse in Streaming-Architekturen, z.B. mit Kafka
- Sicherer Umgang mit modernen Datenplattformen wie Databricks und/oder Snowflake
- Erfahrung mit dbt und Airflow oder vergleichbaren Orchestrierungstools
- Sehr gutes Verständnis für Datenarchitekturen, insbesondere Lakehouse- und Data-Warehouse-Ansätze
- Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Cloud-basierten Datenplattformen in AWS, Azure oder GCP
- Automatisierung von Infrastruktur idealerweise mit Terraform
- Praxis in CI/CD, Monitoring, Testing und Observability im Umfeld von Datenplattformen
- Vorteilhaft: Erfahrung mit Spark/PySpark, Python oder Trino/Presto
- Spaß an der Weiterentwicklung des Teams und Know-how-Transfer
- Analytisches und architektonisches Denken, selbstorganisiert, verantwortungsvoll
Benefits
- Innovative Kundenprojekte im kreativen Umfeld
- Agile und flexible Arbeitsweise
- Flexible Arbeitszeiten und Homeoffice-Option
- Gestaltungsspielraum im Data-Bereich
- Wissenstransfer und persönliche Entwicklung
- Offenes und kollegiales Umfeld
- Vielfalt und Inklusionskultur
- Attraktive Benefits und Mitarbeiterevents