(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