Data Engineer (all genders)


Data Engineer (all genders)



Data Engineering ist für den Datenlebenszyklus unerlässlich und erschließt den Wert hinter den massiven Daten, die Unternehmen täglich sammeln. Es ist die Grundlage für Entwicklung und Betrieb von Systemen für Business Intelligence und Analytics. Die Zukunft wird auf dem Fundament einer tragfähigen Datenstrategie errichtet – wir helfen smarten Unternehmen bessere Entscheidungen zu treffen und dabei, Data-Science- oder Big-Data-Projekte umzusetzen– import YOU as successFactor.


Dein Beitrag

Wir suchen erfahrene Data Engineers, die Softwareentwicklung lieben, beim Design und der Entwicklung von skalierbaren Komponenten helfen. Wenn du gerne anpackst, die Stecknadel im Heuhaufen suchst und den Austausch mit anderen Experten schätzt, dann wirst du Spaß mit uns haben!

  • Entwerfen und Implementieren hochskalierbarer Services, die Daten intelligent nutzen, um datengesteuerte Funktionalität bereitzustellen
  • Konzeption, Identifizierung und Durchführung datengetriebener Lösungen
  • Aufbau von Datenmodellen für moderne Analyseanwendungen im Rahmen verschiedener fachlicher Fragestellungen
  • ETL-Prozesse
  • Entwicklung von Code für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen (z. B. Tracking-Daten, halbstrukturierte Datensätze, Graphdaten usw.)
  • Anwendung von Big-Data-Technologie sowie Technologien im Zusammenhang mit verteilten Systemen
  • Nutzung und Weiterentwicklung von Analytics Plattformen (Insbesondere Tools der Azure Cloud)
  • Evaluation neuer Technologie Stacks, um die Analytics Zielarchitektur optimal zu gestalten
  • Entwicklung und Durchführung von Piloten und Proof-of-Concepts in Zusammenarbeit mit den Kunden
  • Präsentation der Ergebnisse vor Stakeholdern auf verschiedenen Managementebenen

Darauf freuen wir uns

  • Ein abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-) Informatik, (Wirtschafts-) Ingenieurwesen, Natur-/ Wirtschaftswissenschaften oder vergleichbare Ausbildung
  • Begeisterung im Umgang mit großen Datenmengen und betriebswirtschaftlichen Fragestellungen
  • Erfahrung in einschlägigen Programmiersprachen (Python, Java) zur Umsetzung von ETL-Pipelines und den damit verbundenen Herausforderungen
  • Programmierkenntnisse in einer JVM-basierten Sprache, wie z.B. Java || Kotlin. || Clojure || Scala || …
  • Datenbankkenntnisse (relational, nonSQL, SQL)
  • Fach- und Praxiserfahrung in der Datenmodellierung und -speicherung im analytischen Kontext
  • Erfahrung im Aufbau von Analytics Lösungen in der Cloud (realtime & batch) und der Anwendung von modernen Betriebs- und Deployment-Modellen (CI/CD, IaC)
  • Kenntnisse und Erfahrungen in der Implementierung von skalierbarer Software und datengesteuerten Diensten, die große Datenmengen verarbeiten, unter Verwendung von Suchtechnologien (z. B. Elasticsearch, Solr, etc.), Big-Data-Technologien (z. B. Spark, Hadoop, etc.), Datenspeicherung (z. B. relationale Datenbanken, Key-Value-Stores) und verwandten Datenverarbeitungstechnologien (z. B. Kafka, Akka, Play, etc.)
  • Erste Erfahrung mit Tableau oder einem anderen Datenvisualisierungstool
  • MVP-Mindset und Erfahrung in der Arbeit im agilen Projektumfeld
  • Ein hohes Maß an Leidenschaft und Eigeninitiative, um sich in neue Technologien einzuarbeiten und den Status-Quo kontinuierlich zu hinterfragen und zu optimieren
  • Die Fähigkeit komplexe fachliche Fragestellungen und Szenarien zu verstehen, detailliert zu analysieren und die gewonnenen Erkenntnisse verständlich zu präsentieren
  • Respektvoller, wertschätzender Umgang mit Menschen auf allen Arbeitsebenen, auch in schwierigen Situationen
  • Gute Deutsch- und Englischkenntnisse sowie Reisebereitschaft

Bei DARCBLUE sind wir überzeugt von Individuen mit Stärken & Ambitionen und unterstützen und fördern die persönliche Entwicklung aller Team Member. Wir arbeiten lean & agil, eigenverantwortlich und selbstorganisiert. Nutze Deinen Freiraum und unsere Netzwerke, Communities und Technologie-Partner. Vernetze Dich und entdecke Neues durch Teilnahme an Fachkonferenzen im In- und Ausland.