Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite innovative Datenprojekte und entwickle skalierbare Datenlösungen mit modernster Technologie.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Bereich Datenengineering mit Fokus auf Zusammenarbeit und Innovation.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein unterstützendes Team.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Karrierechancen und einem starken Fokus auf Diversität.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenarchitektur und arbeite an spannenden AI/ML-Projekten.
- Qualifikationen: Erfahrung in Software- und Datenengineering sowie starke Fähigkeiten in Python und SQL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 84000 € pro Jahr.
The Principal Engineer, Data provides technical leadership across the design, development, modernization, and operation of enterprise data platforms and analytics solutions.
This role is responsible for defining scalable data engineering patterns, leading complex data integration and transformation initiatives, and enabling reliable, governed, and high-performing data products that support business reporting, analytics, and advanced AI/ML use cases.
The role works closely with data analysts, data engineers, business stakeholders, architects, product owners, and technology partners to translate business needs into resilient data solutions.
The Principal Engineer, Data serves as a senior technical expert and mentor, helping the team modernize from legacy reporting and ETL platforms toward cloud-native, automated, and analytics-ready data architecture.
Essential Functions
- Provide technical feasibility analysis and solution evaluation for data and analytics initiatives based on business, operational, and regulatory needs.
- Lead the design and implementation of scalable data engineering solutions, including data pipelines, data models, data integrations, and analytics-ready data products.
- Provide technical leadership for data architecture, ETL/ELT design, code reviews, performance tuning, production support, and issue resolution.
- Guide modernization of legacy data and reporting platforms, including migration from traditional ETL and reporting tools to modern cloud data platforms and transformation frameworks.
- Design and oversee data pipelines using cloud-based technologies, Python, Spark, SQL, and related orchestration and transformation tools.
- Support enterprise analytics platforms, including data warehouse, reporting, semantic layer, and business intelligence environments.
- Partner with stakeholders to define and execute the technical roadmap for data engineering, analytics enablement, platform modernization, data quality, and automation.
- Establish and promote engineering standards, reusable patterns, coding guidelines, testing practices, data quality controls, and documentation expectations.
- Collaborate with architecture, security, infrastructure, governance, and business teams to ensure data solutions are secure, reliable, scalable, and aligned to enterprise standards.
- Mentor engineers and technical team members, supporting skill development in cloud data engineering, data modeling, analytics engineering, and modern data platform practices.
- Contribute to AI/ML enablement by ensuring data pipelines, curated datasets, and feature-ready data assets are reliable, governed, and suitable for advanced analytics and machine learning use cases.
- Stay informed about emerging data engineering, cloud, analytics, AI/ML, and automation trends to drive continuous improvement and technical innovation.
Qualifications
- Bachelor’s degree in computer science, information systems, data engineering, analytics, engineering, or equivalent training and experience.
- 12+ years of experience in software engineering, data engineering, analytics engineering, or enterprise data platform development.
- Proven experience designing, developing, and maintaining complex data solutions involving multiple systems, stakeholders, business domains, and production dependencies.
- Strong experience with Python, SQL, distributed data processing, and ETL/ELT development; experience with Spark or similar large-scale data processing frameworks strongly preferred.
- Experience with cloud-based data platforms and services, preferably AWS, including development, deployment, monitoring, and operational support of data solutions.
- Experience with enterprise data warehouses, data marts, reporting platforms, and business intelligence solutions; familiarity with platforms such as Redshift, Snowflake, SAP Business Objects Data Services, SAP Web Intelligence, or similar technologies preferred.
- Experience with modern data transformation and analytics engineering tools such as dbt or equivalent frameworks preferred.
- Strong understanding of data modeling, data warehousing, data quality, metadata management, data lineage, performance optimization, and production support practices.
- Working knowledge of AI/ML concepts and the data engineering practices required to support advanced analytics, machine learning, and model-ready datasets.
- Proven ability to design data solutions that integrate with internal and external systems while meeting security, governance, scalability, and reliability requirements.
- Deep understanding of software development and data engineering practices in a distributed team environment, including version control, testing, CI/CD, release management, and operational monitoring.
- Excellent problem‑solving, analytical, communication, and stakeholder management skills.
- Proven team player with the ability to mentor technical team members and influence engineering direction across teams.
- Cloud, data engineering, data architecture, analytics engineering, or AI/ML certifications preferred.
Current and target technology environment may include AWS, Python, Spark, SQL, Redshift, SAP Business Objects Data Services, SAP Web Intelligence/Reports, dbt, Snowflake, and related data engineering, reporting, and orchestration platforms.
We are an equal opportunity employer with a commitment to diversity.
All individuals, regardless of personal characteristics, are encouraged to apply.
All qualified applicants will receive consideration for employment without regard to age, race, color, national origin, ancestry, sex, sexual orientation, gender, gender identity, gender expression, marital status, pregnancy, religion, physical or mental disability, military or veteran status, genetic information, or any other status protected by applicable state or local law.
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Principal Engineer Software Arbeitgeber: empower
Als Lifecycle Marketing Manager im Finanzdienstleistungssektor bieten wir Ihnen die Möglichkeit, eine zentrale Rolle in der Gestaltung und Umsetzung von Marketingstrategien zu übernehmen, die echte Auswirkungen auf das Leben der Teilnehmer haben. Unser Unternehmen fördert eine inklusive und dynamische Arbeitskultur, in der kontinuierliches Lernen und persönliche Entwicklung geschätzt werden. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit und Innovation unterstützen wir Sie dabei, Ihre Fähigkeiten weiterzuentwickeln und Ihre Karriere voranzutreiben, während Sie gleichzeitig von attraktiven Benefits und einem flexiblen Arbeitsumfeld profitieren.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Principal Engineer Software 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 empower 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 Principal Engineer Software 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 Principal Engineer Software bei empower gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei empower 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 empower entscheidend sein!
