Senior Data Engineer (m/f/d)

Axel Springer ist Europas führender digitaler Verlag und ein globales Medien- und Technologieunternehmen mit Hauptsitz in Berlin. Mit renommierten Marken wie BILD, POLITICO Deutschland, WELT und BUSINESS INSIDER Deutschland erreichen wir Millionen von Nutzern weltweit. Wir kombinieren die Reichweite eines etablierten Branchenführers mit der Agilität eines Startups und treiben ständig Innovationen voran, um den Journalismus für das digitale Zeitalter zu transformieren. Unsere Unternehmensstrategie stellt KI ins Zentrum: „Digital ist der neue Druck. KI ist das neue Digital.“ Diese Vision spiegelt unseren Glauben wider, dass die Fusion von künstlicher Intelligenz und menschlicher Kreativität die Zukunft der Medien gestalten wird.

Unsere National Media & Tech Division ist das zentrale Technologiezentrum, das sicherstellt, dass unser Journalismus von modernster Technologie unterstützt wird, um unsere Marken im digitalen Zeitalter erfolgreich zu positionieren. Wir glauben an die Zukunft des Journalismus als Geschäftsmodell und investieren in zukunftsorientierte Technologien. Unsere fünf Essentials sind die Werte, die uns vereinen und uns in unserem Engagement für Freiheit leiten.

Sie werden Teil des Data Engineering-Teams im Herzen von Axel Springers Medien- und Werbegeschäft. Ihre tägliche Arbeit ist grundlegend praktisch. Sie schreiben die Transformationsprozesse, Pipelines und Datenmodelle, die zuverlässige, gut strukturierte Daten an die Produktteams, Analysten und Datenwissenschaftler liefern, die darauf aufbauen. Sie arbeiten innerhalb der Data Engineering-Disziplin, berichten an einen Data Engineering Manager und sind tagtäglich in einem unserer Geschäftsfelder eingebettet, zusammen mit Software-Ingenieuren, Datenwissenschaftlern, Analysten und Produktpartnern. Typische Bereiche sind Abonnements, Werbung, Publikumsverfolgung, Inhaltsleistung und Ereignisdaten. Der Stack ist Python-first und cloud-nativ, mit Teilen in Go. Die Tiefe im Bereich Data Engineering macht diese Arbeit möglich.

Aufgaben:

• Eigene Datenprodukte end-to-end, vom Aufbau von Pipelines bis zur Reaktion auf Vorfälle und Verbesserung der Zuverlässigkeit
• Praktische Ingenieursarbeit: Aufbau, Test und Überlegung zu den Datenumwandlungen und -diensten, die das Geschäft betreiben
• Datenqualitätsprüfungen, Herkunft und Frische direkt in die Arbeit integrieren, damit Datenverbraucher sich darauf verlassen können
• Entwurf von Schemata, die späte und unordentliche Daten verarbeiten und widerspiegeln, wie das Geschäft tatsächlich Fragen stellt
• Zusammenarbeit mit Analysten, Datenwissenschaftlern und Produktmanagern zur Definition von Datenmodellen, Verträgen und Schnittstellen, die zuverlässige, hochwertige Daten liefern
• Mentoring von mittel- und junior-level Dateningenieuren durch Code-Reviews, Design-Feedback und gemeinsame Standards
• Optimierung von Transformationsprozessen und Pipelines für Zuverlässigkeit und Effizienz sowie Reduzierung des operativen Aufwands über die Zeit

Qualifikationen:

• Ein Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich; gleichwertige Expertise, die durch Erfahrung und Einfluss nachgewiesen wird, wird ebenfalls geschätzt
• Erfahrung auf Senior-Level in der Bereitstellung und dem Betrieb von Datenprodukten oder Backend-Systemen end-to-end in einer Cloud-Umgebung wie AWS, GCP oder Azure
• Tiefe, werkzeugunabhängige Kenntnisse in Datenmodellierung, Schema-Evolution, inkrementeller und idempotenter Verarbeitung, Umgang mit späten und schmutzigen Daten sowie die Fähigkeit zu erklären, warum eine Pipeline so gestaltet ist, wie sie ist, nicht nur, dass sie läuft
• Starke Python-Kenntnisse mit der Disziplin, sauberen, gut getesteten, wartbaren Code zu schreiben – bringen Sie solide Software-Engineering-Praktiken in die Datenarbeit ein und lernen Sie Go oder andere Werkzeuge nach Bedarf
• Nachgewiesene Instinkte für Datenvertrauen, die angewandte Qualitätsprüfungen, Herkunft und Frische beinhalten, um echte Datenprodukte zuverlässig für tatsächliche Verbraucher zu halten
• Gesunder Menschenverstand bei Werkzeugen und Abwägungen, mit der Fähigkeit, Ihre Entscheidungen, die Optionen, die Sie ausgeschlossen haben, und was Sie anders machen würden, zu verteidigen
• Effektive Kommunikation mit Nicht-Ingenieuren, eine echte Ownership-Mentalität und Erfahrung im Mentoring von Dateningenieuren auf verschiedenen Erfahrungsstufen

Zusätzliche Informationen:

• Ihr persönliches Wachstum ist uns wichtig: Wir bieten Schulungen und Lernlunches, Tech-Konferenzen, ein Budget für Workshops und vieles mehr, um Ihr Wissen und Ihre Fähigkeiten zu erweitern
• Flexible Arbeitszeiten unterstützen eine gesunde Work-Life-Balance
• Unser kostenloses Essensangebot: Neben einem Frühstückssnack bieten wir auch ein kostenloses Mittagessen in unseren Kantinen an
• 30 Tage Urlaub plus 10 Tage Arbeiten aus dem Ausland
• Freie Wahl der hochwertigen Büroausstattung (auch für Ihren Remote-Arbeitsplatz und private Nutzung), aktuelle Hardware, Software und moderne Büroräume, die Ihnen maximale Flexibilität bieten
• Zusammenarbeit gedeiht durch direkten Austausch – wir setzen auf 80% Büropräsenz und 20% mobiles Arbeiten

Diversität ist ein wesentlicher Bestandteil unserer Unternehmenskultur! Wir freuen uns auf alle Bewerbungen, unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Ideologie, Behinderung, Alter, sexueller Orientierung und Identität.

Sie finden Informationen zur Vertretung für schwerbehinderte Menschen unter career.axelspringer.com/en/rsde