Data Engineer (mwd) – Data Platforms & Data Pipelines
Data Engineer (mwd) – Data Platforms & Data Pipelines

Data Engineer (mwd) – Data Platforms & Data Pipelines

Heidelberg Vollzeit 45000 - 65000 € / Jahr (geschätzt) Home Office möglich (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Gestalte moderne Datenarchitekturen und entwickle innovative Datenpipelines.
  • Arbeitgeber: Ein dynamisches Unternehmen, das seit über 35 Jahren im Bereich Datenlösungen tätig ist.
  • Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Mobile Office, Gesundheitsmaßnahmen und Gewinnbeteiligung.
  • Andere Informationen: Agiles Umfeld mit vielen Entwicklungsmöglichkeiten und einem starken Teamgeist.
  • Warum dieser Job: Arbeite an spannenden Projekten mit modernster Technologie und gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung.
  • Gewünschte Qualifikationen: Studium in Informatik oder verwandten Bereichen sowie Erfahrung im Data Engineering.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.

Seit über 35 Jahren unterstützen wir Unternehmen dabei, aus Daten echten Mehrwert zu schaffen. Dafür entwickeln wir maßgeschneiderte Daten-, KI- und Softwarelösungen und begleiten unsere Kunden als spezialisierter Boutique-Dienstleister entlang der gesamten Data-to-Value-Journey – von der ersten Idee bis zur produktiven Anwendung. In unseren Projekten verbinden wir Data Engineering, Machine Learning, Generative AI und Software Engineering mit fundiertem Branchenverständnis sowie methodischer Klarheit. Mit über 170 Mitarbeitenden arbeiten wir an anspruchsvollen Projekten in Branchen wie Life Science, Finance und Manufacturing und entwickeln gemeinsam nachhaltige Lösungen.

Das sind deine Aufgaben:

  • Mitarbeit an Daten- und Digitalisierungsprojekten sowie aktive Mitgestaltung moderner Datenarchitekturen
  • Analyse fachlicher Anforderungen und Übersetzung in technische Spezifikationen in enger Abstimmung mit Kunden und Stakeholdern
  • Entwicklung und Optimierung von Datenmodellen (z. B. Star Schema, Data Vault)
  • Konzeption, Entwicklung und Betrieb von Datenpipelines (ETL/ELT, Batch und Streaming)
  • Integration, Transformation und Modellierung strukturierter und unstrukturierter Daten
  • Sicherstellung von Datenqualität, Datenkonsistenz sowie Monitoring von Datenflüssen
  • Bereitstellung von Daten für Analysen, Reporting und KI-Anwendungen (z. B. über APIs und Services)
  • Umsetzung und Weiterentwicklung cloudbasierter Datenplattformen (z. B. AWS, Azure, Snowflake)
  • Performance- und Kostenoptimierung von Datenverarbeitung und –plattformen
  • Beratung von Kunden zu Datenarchitekturen und datengetriebenen Lösungen
  • Zusammenarbeit mit Data Scientists, Softwareentwickelnden und Fachbereichen

Das bringst du mit:

  • Abgeschlossenes Studium in Informatik, Mathematik, Physik oder vergleichbare praktische Erfahrung
  • Praxiserfahrung im Data Engineering oder in verwandten Bereichen
  • Sehr gute Kenntnisse in SQL sowie in mindestens einer Programmiersprache (z. B. Python, Scala oder Java)
  • Erfahrung in Datenmodellierung sowie mit ETL-/ELT-Prozessen
  • Erfahrung im Aufbau und Betrieb von Datenpipelines
  • Kenntnisse in Cloud-Technologien (z. B. AWS, Azure)
  • Erfahrung mit Big-Data- und Streaming-Technologien (z. B. Spark, Kafka)
  • Idealerweise Erfahrung mit Datenplattformen (z. B. Snowflake, Databricks, Microsoft Fabric)
  • Interesse am Einsatz von AI-gestützten Tools zur Steigerung von Entwicklungseffizienz und Codequalität
  • Strukturierte Arbeitsweise sowie sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
  • Bereitschaft zu gelegentlichen Reisen

Dich erwartet ein agiles Umfeld mit kurzen Entscheidungswegen und viel Gestaltungsspielraum. Deine fachliche und persönliche Weiterentwicklung fördern wir gezielt – ob als Experte oder Expertin, in der Projektverantwortung oder perspektivisch in Richtung Architektur oder Management.

Das bieten wir dir:

  • Mensch & Kultur: Die Gemeinschaft und der Austausch im Unternehmen werden durch vielfältige Events wie Unternehmensmittagessen, Sommerfeste, Teamevents, Unternehmenskonferenzen und Weihnachtsfeiern aktiv gefördert. Ein Welcome Day sowie ein Mentoren-Programm während der Einarbeitungszeit tragen zudem dazu bei, den Zusammenhalt innerhalb der Teams zu stärken. Zusätzlich fördern wir den Teamgeist durch eine substanzielle Gewinnbeteiligung, die auf alle Mitarbeiter verteilt wird.
  • Karriereentwicklung & Wissensaustausch: Die Vielfalt unserer (Kunden-)Projekte ermöglicht eine individuelle Karriereentwicklung. Verschiedenste Schulungsangebote und die Teilnahme an Fachkonferenzen fördern fachliches Wachstum. Ein jährliches Wissensbudget von 12 Tagen und Wissenszirkel unterstützen den kontinuierlichen Wissensaustausch.
  • Work-Life-Balance & Flexibilität: Flexible Arbeitszeiten mit Arbeitszeitkonto, Mobile Office/hybrides Arbeiten, Workation-/Sabbatical-Optionen und die Möglichkeit Hunde mit ins Büro zu bringen, sind nur ein Teil unseres Angebots für Flexibilität und Lebensqualität. Auch in kritischen Situationen unterstützen wir mit bis zu 5 bezahlten Abwesenheitstagen, um sich um pflegebedürftige oder kranke Familienmitglieder zu kümmern.
  • Finanzielle Vorteile: Mitarbeiter profitieren von unseren Zuschüssen für: Kinderbetreuung, Essen und Sport, betriebliche Altersvorsorge mit unverbindlicher Beratung, Deutschlandticket für nachhaltiges Reisen.
  • Gesundheit & Wohlbefinden: Verschiedene Gesundheitsmaßnahmen wie bewegte Pausen, Ergonomieberatung, Grippeimpfung und Augenarztuntersuchung fördern das Wohlbefinden und die langfristige Gesundheit der Mitarbeiter. Gesunde Snacks und Getränke gehören selbstverständlich ebenfalls zu unserem Angebot. Und um auch die soziale Interaktion zu stärken, haben wir Hobby- und Sportgruppen etabliert, welche nicht nur den lockeren Austausch, sondern auch den Zusammenhalt im Team stärken.
  • Soziale Verantwortung & Nachhaltigkeit: Durch die HuManS-Stiftung streben wir danach, einen positiven Beitrag zur Gesellschaft zu leisten. Unsere Klimainitiative und das Umweltprogramm setzen sich engagiert für nachhaltige Unternehmenspraktiken ein.

Data Engineer (mwd) – Data Platforms & Data Pipelines Arbeitgeber: HMS Analytical Software GmbH

Als Arbeitgeber bieten wir ein agiles Umfeld mit kurzen Entscheidungswegen und viel Gestaltungsspielraum, ideal für Data Engineers, die an innovativen Datenprojekten arbeiten möchten. Unsere Unternehmenskultur fördert den Austausch und Teamgeist durch regelmäßige Events und eine substanzielle Gewinnbeteiligung. Zudem unterstützen wir die persönliche und fachliche Weiterentwicklung durch individuelle Schulungsangebote und ein jährliches Wissensbudget von 12 Tagen, während flexible Arbeitszeiten und zahlreiche Gesundheitsmaßnahmen für eine ausgewogene Work-Life-Balance sorgen.
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Kontaktperson:

HMS Analytical Software GmbH HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Data Engineer (mwd) – Data Platforms & Data Pipelines

Netzwerken, was das Zeug hält!

Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach Tipps oder ob sie dir bei deiner Jobsuche helfen können – oft sind es persönliche Empfehlungen, die den Unterschied machen!

Sei proaktiv!

Warte nicht nur auf Stellenanzeigen, sondern sprich direkt mit Unternehmen, die dich interessieren. Schick eine kurze Nachricht, in der du dein Interesse zeigst und frag nach möglichen offenen Positionen oder Praktika.

Bereite dich auf Interviews vor!

Mach dich mit typischen Fragen im Data Engineering vertraut und überlege dir, wie du deine Erfahrungen am besten präsentieren kannst. Übe mit Freunden oder vor dem Spiegel – je besser du vorbereitet bist, desto sicherer wirst du auftreten!

Bewirb dich über unsere Website!

Wenn du bei uns arbeiten möchtest, schau dir die offenen Stellen auf unserer Website an und bewirb dich direkt dort. So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden und Teil unseres Teams zu werden!

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer (mwd) – Data Platforms & Data Pipelines

Datenmodellierung
ETL/ELT-Prozesse
SQL
Python
Scala
Java
Cloud-Technologien
AWS
Azure
Big-Data-Technologien
Streaming-Technologien
Spark
Kafka
Datenarchitekturen
Datenqualitätssicherung

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deiner Bewerbung durchscheinen und sei authentisch. Das macht einen großen Unterschied!

Pass auf die Details auf: Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können schnell einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles gründlich zu überprüfen!

Beziehe dich auf die Stellenbeschreibung: Schau dir die Anforderungen genau an und passe deine Bewerbung entsprechend an. Zeige uns, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten perfekt zu der Position als Data Engineer passen!

Bewirb dich über unsere Website: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Unterlagen direkt bei uns landen und wir dich schnellstmöglich kontaktieren können!

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei HMS Analytical Software GmbH vorbereitest

Verstehe die Anforderungen

Mach dir ein genaues Bild von den Aufgaben und Anforderungen der Stelle. Lies die Stellenbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten dazu passen. Bereite konkrete Beispiele vor, die zeigen, wie du in der Vergangenheit ähnliche Herausforderungen gemeistert hast.

Technisches Wissen auffrischen

Da es sich um eine Position im Data Engineering handelt, solltest du deine Kenntnisse in SQL, ETL-Prozessen und Cloud-Technologien wie AWS oder Azure auffrischen. Sei bereit, technische Fragen zu beantworten oder sogar kleine Coding-Aufgaben während des Interviews zu lösen.

Fragen vorbereiten

Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen möchtest. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Du könntest zum Beispiel nach den aktuellen Projekten fragen oder wie das Team zusammenarbeitet, um datengetriebene Lösungen zu entwickeln.

Soft Skills betonen

Neben technischen Fähigkeiten sind auch Soft Skills wichtig. Betone deine Teamfähigkeit, Kommunikationsstärke und Problemlösungsfähigkeiten. Zeige, dass du nicht nur ein technischer Experte bist, sondern auch gut mit anderen zusammenarbeiten kannst, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

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