Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Datenmodelle und ELT-Pipelines in Snowflake für innovative Projekte.
- Unternehmen: Bertrandt, ein internationaler Engineering Dienstleister mit Fokus auf Digitalisierung und E-Mobilität.
- Vorteile: Unbefristeter Arbeitsvertrag, Mitarbeiter-Events, Weiterbildungsangebote und betriebliche Altersvorsorge.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit exzellenten Karrierechancen und internationalem Umfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und arbeite an spannenden KI-Anwendungen.
- Qualifikationen: Mindestens 8 Jahre Erfahrung in Data Engineering und fundierte Kenntnisse in SAP MM.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Wir sind Bertrandt. Ein eigenständiger und internationaler Engineering Dienstleister mit langjähriger Expertise. Mit branchenübergreifendem Know-how und einem ganzheitlichen System- und Produktverständnis schaffen wir technologische Lösungen entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Wir beschäftigen uns mit den Trendthemen Digitalisierung, E-Mobilität und Autonome Systeme hauptsächlich für die Branchen Automotive, Luftfahrt, Defence und Maschinenbau und ermöglichen hier konsequent die Entstehung passgenauer Lösungen. Unser Ziel: den technologischen Fortschritt beschleunigen und einen relevanten Beitrag zu einer nachhaltigen Zukunft leisten. Daran arbeiten wir jeden Tag – mit rund 12.000 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern an über 50 Standorten weltweit.
Was Sie erwartet:
- Data Engineering & Data Modeling
- Design, develop, and maintain scalable data models in Snowflake
- Build and optimize complex SQL transformations using dbt
- Develop robust ELT pipelines to ingest, harmonize, and enrich SAP procurement data
- Create reusable semantic and reporting layers for analytics and AI consumption
- Implement data quality frameworks, validation rules, and reconciliation processes
- Translate business requirements into efficient and scalable technical solutions
- SAP Procurement Data Expertise
- Analyze and model procurement processes based on SAP MM data structures
- Develop extraction and transformation logic across key SAP procurement entities
- Ensure accurate interpretation of sourcing, purchasing, contract, vendor, material, and purchasing organization data
- Support migration and harmonization initiatives across SAP ERP and S/4HANA landscapes
- Collaborate closely with procurement subject matter experts to ensure technical and functional data integrity
- SQL Development & Performance Optimization
- Develop complex SQL queries, procedures, and transformation logic
- Analyze execution plans and resolve performance bottlenecks
- Optimize data models, joins, clustering strategies, and Snowflake warehouse utilization
- Improve runtime performance of data pipelines and reporting workloads
- Establish and promote best practices for scalable Snowflake development
- Data Delivery for AI Solutions
- Deliver high-quality, AI-ready datasets for backend AI services
- Define interfaces and data contracts with AI Backend Engineers
- Support feature engineering and data preparation activities
- Ensure completeness, consistency, and traceability of datasets used by AI applications
- Collaborate on retrieval, enrichment, and contextual data services enabling Agentic AI solutions
- Data Governance & Quality
- Implement monitoring solutions and proactive quality controls
- Design validation frameworks for master and transactional data
- Support auditability, data lineage, and governance requirements
- Ensure compliance with internal security, governance, and data management standards
- Document data models, transformation logic, and business rules
- Collaboration & Technical Leadership
- Work closely with AI Backend Engineers, Procurement Business Analysts, Product Owners, and Cloud Engineers
- Provide technical guidance and mentoring to junior engineers
- Participate in architecture reviews and solution design discussions
- Drive engineering excellence and continuous improvement initiatives
- Support incident resolution, root cause analysis, and operational excellence activities
Was Sie mitbringen:
- Education: Bachelor's or Master's degree in Computer Science, Data Engineering, Information Systems, Mathematics, Engineering, or a related field
- Professional Experience: 8+ years of experience in Data Engineering, Data Warehousing, or related disciplines
- Proven experience working with enterprise-scale procurement, supply chain, or ERP data
- Experience supporting business-critical analytics and data platforms
- Technical Skills: Expert-level experience with Snowflake, strong hands-on experience with dbt, expert-level SQL development skills, deep understanding of Data Warehouse architecture and dimensional modeling, experience with ELT/ETL frameworks and modern data engineering practices
- SAP Procurement Knowledge: Strong understanding of SAP MM processes and data structures
- Performance Engineering: SQL performance tuning, query optimization, data model optimization, workload analysis, Snowflake warehouse performance management, cost optimization
- Data Quality & Governance: Data validation frameworks, reconciliation processes, metadata management, data lineage, root cause analysis
- Preferred Qualifications: Python, Snowpark, Git / GitLab CI/CD pipelines, REST APIs, AWS or Azure cloud platforms, Power BI, Qlik, or similar analytics and reporting tools
- Personal Skills: Strong analytical and problem-solving mindset, ability to work independently and challenge existing designs constructively, structured, proactive, and solution-oriented approach, excellent communication and stakeholder management skills, passion for modern data technologies and continuous improvement, comfortable working in international, cross-functional teams
- Language Skills: Fluent English (mandatory), German skills are considered an advantage
Mitarbeiter-Events, Firmeninterne Kantine, Weiterbildungsangebote, Internes Gesundheitsmanagement, Betriebliche Altersvorsorge und BU-Versicherung, Corporate Benefits, JobRad, Parkplätze, Unbefristeter Arbeitsvertrag
Senior Data Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: Bertrandt AG
Bertrandt ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern nicht nur einen unbefristeten Arbeitsvertrag und 30 Tage Urlaub bietet, sondern auch ein modernes Arbeitsumfeld, das Eigenverantwortung und persönliche Entwicklung fördert. Mit einem starken Fokus auf innovative Technologien in den Bereichen Digitalisierung und E-Mobilität, sowie einer offenen und agilen Unternehmenskultur, ermöglicht Bertrandt seinen Mitarbeitern, aktiv an zukunftsweisenden Projekten zu arbeiten und sich kontinuierlich weiterzuentwickeln. Die zahlreichen Sozialleistungen und Mitarbeiter-Events tragen zusätzlich zu einem positiven Arbeitsklima bei.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Engineer (m/w/d) erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Bertrandt AG zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data Engineer (m/w/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Senior Data Engineer (m/w/d) bei Bertrandt AG gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Bertrandt AG vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Bertrandt AG entscheidend sein!
