Data Engineer (m/w/d)

Ein führender Anbieter digitaler Inhalte sucht Verstärkung. Das Unternehmen entwickelt innovative Technologien, um datengetriebene Lösungen für den digitalen Journalismus und angrenzende Bereiche zu gestalten. Dabei stehen moderne Cloud-Umgebungen, Multiscreen-Konzepte und die Entwicklung von datenbasierten Prozessen im Mittelpunkt. Mit einer breiten Zielgruppe werden hochwertige Inhalte über verschiedene Plattformen wie Desktop, Mobile, Social Media und Video bereitgestellt. Das Team, bestehend aus Produktmanagern, Entwicklern und Design-Experten, arbeitet gemeinsam daran, aktuelle Trends aufzugreifen und multimediales Storytelling weiterzuentwickeln.

Für die Position als Data Engineer (m/w/d) wird ein erfahrener Profi gesucht, der datengetriebene Prozesse optimiert, Datenpipelines entwickelt und neue Technologien integriert.

• Flexibilität durch Home-Office-Optionen und eine moderne Arbeitskultur.
• Ein angenehmes Arbeitsumfeld mit Wohlfühlfaktoren, z. B. Obst, Getränke und kreative Räume an den Standorten.
• Förderung von Diversität und Nachhaltigkeit, inklusive Mitarbeit in internen Communities und Netzwerken.
• Gestaltungsspielraum für kreative Ideen sowie Weiterbildungs- und Entwicklungsmöglichkeiten.
• Attraktive Zusatzleistungen wie vergünstigte Mittagessen, Fahrrad-Leasing und Rabatte bei Partnerunternehmen.

• Entwicklung und Optimierung von ETL/ELT-Prozessen zur effizienten Datenverarbeitung und -analyse.
• Anbindung und Automatisierung von Schnittstellen zu externen Systemen und Datenquellen.
• Umsetzung von Test- und Deployment-Automatisierung für Datenmodelle und Machine-Learning-Anwendungen.
• Aufbau und Betrieb von Infrastrukturkomponenten für leistungsstarke Datenpipelines.
• Integration neuer Datenquellen wie REST-APIs oder Analyseplattformen und Sicherstellung der Datenqualität.
• Weiterentwicklung bestehender Systeme und Implementierung neuer Architekturansätze für die Dateninfrastruktur.

• Mehrjährige Berufserfahrung (mind. 3 Jahre) im Bereich Data Engineering und Schnittstellenentwicklung.
• Fundierte Kenntnisse in ETL/ELT, SQL-Datenbanken (z. B. PostgreSQL), NoSQL-Technologien und Workflow-Tools wie Airflow.
• Erfahrung mit Cloud-Diensten (z. B. AWS: S3, Athena, Kinesis) sowie Terraform zur Infrastrukturautomatisierung.
• Grundlegende Kenntnisse in Linux und Anwendung von Infrastructure-as-Code-Prinzipien.
• Vertrautheit mit Big-Data- und Streaming-Technologien wie ClickHouse oder Kinesis.
• Erfahrung in der Entwicklung und Betreuung von Machine-Learning-Modellen.