Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe Datenpipelines für innovative Finanzautomatisierungslösungen.
- Unternehmen: Serrala, ein führendes Unternehmen in der Finanzprozessautomatisierung.
- Vorteile: Flexibles Arbeiten, kontinuierliches Lernen und Karriereentwicklung.
- Weitere Informationen: Dynamisches, agiles Arbeitsumfeld mit Fokus auf Innovation und Teamarbeit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Finanzautomatisierung mit modernster Technologie und KI.
- Qualifikationen: Mindestens 4 Jahre Erfahrung als Data Engineer und Kenntnisse in modernen Datenplattformen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Standort: Remote oder hybrid in einem der folgenden Länder: Deutschland, Spanien, Rumänien, Niederlande, Österreich, UK, Frankreich
Vertrag: Vollzeit / unbefristet
Sprache(n): Englisch (C1/C2)
Serrala ist der globale Marktführer in der Automatisierung von Finanzprozessen. Seit über 40 Jahren verbessern wir das Büro des CFO mit unserer preisgekrönten Suite von Anwendungen zur Automatisierung von Finanzprozessen. Unsere Lösungen optimieren alle arbeitskapitalbezogenen Prozesse, einschließlich Order to Cash, Procure to Pay, Cash Flow Management und Treasury, sowohl in Cloud- als auch in SAP-Umgebungen.
Unsere 10+ Standorte in Europa, Nordamerika und Indien unterstützen über 2.800 Kunden weltweit und spiegeln das Vertrauen wider, das wir mit einer vielfältigen globalen Gemeinschaft aufgebaut haben. Schließen Sie sich uns an, während wir die Zukunft der Finanzautomatisierung gestalten!
Rollenübersicht
Serrala baut eine einheitliche Datenplattform auf, um bereichsübergreifende Ergebnisse in den Bereichen Debitorenbuchhaltung, Kreditorenbuchhaltung sowie Zahlungen und Bargeld zu ermöglichen. Der Data Engineer wird ein zentraler Beitragender zu dieser Plattform sein, verantwortlich für das Design, den Aufbau und den Betrieb von Datenpipelines und Datenmodellen, die Daten aus SAP-embedded und SaaS-Produkten in eine geschichtete Bronze-/Silber-/Gold-Architektur bringen, normalisieren und kuratieren. Der Fokus der Rolle liegt auf zuverlässiger Ausführung, Datenqualität und Skalierbarkeit innerhalb einer hybriden Referenzarchitektur (Cloud + kundenverwaltete Realitäten), die unter strengen Governance- und Compliance-Anforderungen (GDPR, SOC2, ISO) arbeitet.
Was Sie tun werden
- Datenpipelines aufbauen und betreiben: Robuste Datenaufnahme-Pipelines implementieren, um Daten in die Bronze-Schicht zu bringen, mit Rückverfolgbarkeit, Metadaten und Datenverträgen. Transformationen in der Silber-Schicht entwickeln, um Daten über heterogene Produktsemantiken zu bereinigen, zu normalisieren und zu konsolidieren. Gold-Schicht-Datenprodukte erstellen, die kuratiert, gut modelliert und bereit für den Verbrauch durch KI- und Analyseanwendungen sind. Sicherstellen, dass Pipelines zuverlässig, beobachtbar und für inkrementelle Entwicklungen ausgelegt sind.
- Standardisierte Datenarchitektur implementieren: Datenpipelines und Transformationen unter Verwendung des standardisierten primären Datenstacks von Serrala (z.B. Azure, Databricks oder Snowflake, je nach endgültiger Wahl) aufbauen. Plattformstandards, Vorlagen und „goldene Pfade“ anwenden, die vom Data Platform Architect definiert wurden. Pipelines für Leistung, Skalierbarkeit und Kostenbewusstsein optimieren.
- Integration von SAP- und Produktdaten: Datenaufnahme aus SAP-embedded Produkten (SAP S/4HANA-basierte Lösungen) unter Verwendung genehmigter Integrationsmuster implementieren. Mit SAP Datasphere und/oder SAP Business Data Cloud für Analysen, Datenaustausch oder Integrationsszenarien arbeiten, wo anwendbar. Daten aus cloud-nativen SaaS-Produkten über APIs, CDC/Streaming und dateibasierten Mechanismen integrieren. Sicherstellen, dass die Prinzipien des SAP Clean-Core respektiert werden, indem nicht-invasive Datenzugriffsmuster verwendet werden.
- Datenqualität, Validierung und Governance: Datenqualitätsprüfungen, Validierungsregeln und Anomalieerkennung auf jeder Ebene der Plattform implementieren. Governance-Standards in Bezug auf Zugriffskontrolle, Verschlüsselung, Aufbewahrung und Nachvollziehbarkeit anwenden. Sicherstellen, dass Datensätze die Compliance-Erwartungen für GDPR, SOC2 und ISO von Anfang an erfüllen, nicht als nachträglicher Gedanke.
- Zusammenarbeit mit Produkt- und Plattformteams: Eng mit Produktmanagern und Ingenieuren in SAP-embedded und SaaS-Produkten zusammenarbeiten, um Datenverträge und -schemata zu definieren, sich auf Geschäftsemantiken abzustimmen, sicherzustellen, dass neue Produktmerkmale „datenplattformbereit“ sind, und eng mit KI-Plattform- und Analyse-Teams zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass Daten für den nachgelagerten Verbrauch geeignet sind (z.B. konsistente Semantiken, zuverlässige Aktualität).
- Plattform im Betrieb überwachen: Pipelines überwachen, Fehler beheben und kontinuierlich Zuverlässigkeit und Leistung verbessern. Zur Dokumentation, Betriebsanleitungen und bewährten Verfahren beitragen. An Überprüfungen und Verbesserungen von Plattformstandards und -mustern teilnehmen.
Erforderliche Erfahrungen und Fähigkeiten
- 4+ Jahre praktische Erfahrung als Data Engineer in modernen Datenplattformen.
- Nachweisliche Erfahrung im Aufbau und Betrieb von ETL/ELT-Pipelines und geschichteten Datenarchitekturen.
- Starke praktische Erfahrung mit mindestens einem modernen Datenstack (z.B. Azure Data Factory, Databricks, Snowflake oder gleichwertig).
- Praktische Erfahrung mit SAP-zentrierten Datenlandschaften, einschließlich SAP S/4HANA oder ECC.
- Erfahrung in der Integration von Daten aus SAP-embedded Systemen und cloud-nativen SaaS-Produkten.
- Vertrautheit mit Streaming-/CDC-Konzepten (z.B. Kafka) und API-basierter Aufnahme.
- Solides Verständnis von Datenqualität, Validierung und bewährten Verfahren im Datenmodellieren.
- Bewusstsein für Governance- und Compliance-Anforderungen (GDPR, SOC2, ISO) in Unternehmensumgebungen.
Nice-to-Have
- Praktisches Wissen über SAP Datasphere und/oder SAP Business Data Cloud für Datenintegrations- oder Analyseszenarien.
- Erfahrung in hybriden Umgebungen mit kundenverwalteten Einschränkungen.
- Einblick in Analyse- oder KI/ML-Verbrauchsmuster (feature-ready Datensätze, Telemetriedaten).
- Erfahrung mit Beobachtbarkeit, Überwachung und Kostenoptimierung für Datenpipelines.
Arbeitsstil / Denkweise
- Sie genießen es, architektonische Absichten in zuverlässige, produktionsreife Datenpipelines umzusetzen.
- Sie legen großen Wert auf Datenqualität, Korrektheit und Vertrauen.
- Sie arbeiten pragmatisch mit Produkt- und Plattformteams zusammen, um schrittweise Werte zu liefern.
- Sie betrachten Governance, Sicherheit und Compliance als Teil des Ingenieurhandwerks, nicht als Papierkram.
Warum Sie es hier lieben werden
Treffen Sie auf einen dynamischen, agilen Arbeitsplatz, an dem kontinuierliches Lernen von der Führung gefördert wird und Innovation in der Finanzautomatisierung durch modernste Technologie, KI-Integration und strategische SAP-Transformation vorangetrieben wird. Wir arbeiten mit den Besten zusammen, um immer einen Schritt voraus zu sein - damit Sie es auch können.
In unserem Kern sind wir zuverlässig, leidenschaftlich, ermächtigend und unternehmerisch - engagiert für dauerhafte Kunden- und Mitarbeiterbeziehungen, mutige Innovation und Ihr Wachstum auf jedem Schritt des Weges.
Data Engineer - Data Foundations for AI (all genders) Arbeitgeber: Jobiqo
Serrala bietet eine dynamische und agile Arbeitsumgebung, in der kontinuierliches Lernen und Innovation im Bereich der Finanzautomatisierung gefördert werden. Mit modernster Technologie und einer starken Ausrichtung auf persönliche und berufliche Entwicklung sind wir bestrebt, unseren Mitarbeitern nicht nur ein erfüllendes Arbeitsumfeld zu bieten, sondern auch die Möglichkeit, an spannenden Projekten mitzuarbeiten, die die Zukunft der Finanzprozesse gestalten. Unsere Unternehmenskultur ist geprägt von Zuverlässigkeit, Leidenschaft und Empowerment, was uns zu einem hervorragenden Arbeitgeber macht.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer - Data Foundations for AI (all genders) erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Erfahrungen, um sichtbar zu werden und vielleicht sogar Empfehlungen zu erhalten.
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass die Stellenanzeigen auf dich zukommen. Recherchiere Unternehmen, die dich interessieren, und kontaktiere sie direkt. Zeige dein Interesse und frage nach möglichen offenen Positionen.
✨Bereite dich auf Interviews vor!
Informiere dich über die häufigsten Fragen im Data Engineering und übe deine Antworten. Sei bereit, über deine technischen Fähigkeiten und Erfahrungen zu sprechen, besonders in Bezug auf Datenpipelines und -architekturen.
✨Bewirb dich über unsere Website!
Wenn du an einer Stelle bei Serrala interessiert bist, bewirb dich direkt über unsere Website. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit erhält und du Teil unseres innovativen Teams wirst!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer - Data Foundations for AI (all genders) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei authentisch!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei einfach du selbst! Zeig uns, wer du bist und was dich motiviert. Wir suchen nach echten Persönlichkeiten, die zu unserem Team passen.
Betone deine Erfahrungen:Erzähl uns von deinen bisherigen Projekten und Erfahrungen als Data Engineer. Konzentriere dich auf konkrete Beispiele, die zeigen, wie du Datenpipelines gebaut und optimiert hast. Das macht einen großen Unterschied!
Sprache und Stil:Achte darauf, dass deine Bewerbung klar und präzise ist. Verwende die Begriffe und den Jargon, die in der Stellenbeschreibung vorkommen. So zeigst du, dass du die Anforderungen verstehst und ernst nimmst.
Bewirb dich über unsere Website:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und unkompliziert bei uns ankommt. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Jobiqo vorbereitet
✨Verstehe die Rolle und das Unternehmen
Mach dich mit der Stellenbeschreibung und den Anforderungen vertraut. Informiere dich über Serrala, ihre Produkte und deren Einfluss auf die Finanzautomatisierung. Zeige im Interview, dass du die Unternehmensziele verstehst und wie deine Fähigkeiten dazu passen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten als Data Engineer unter Beweis stellen. Bereite Beispiele vor, die zeigen, wie du Datenpipelines gebaut, Datenqualität sichergestellt und mit SAP-Systemen gearbeitet hast. So kannst du deine Expertise direkt belegen.
✨Fragen zur Unternehmenskultur
Bereite Fragen vor, die dir helfen, die Unternehmenskultur von Serrala besser zu verstehen. Frage nach Teamdynamik, Innovationsprozessen oder wie das Unternehmen Weiterbildung fördert. Das zeigt dein Interesse und Engagement für die Position.
✨Technische Vorbereitung
Stelle sicher, dass du mit den Technologien, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, vertraut bist. Übe den Umgang mit Azure, Databricks oder Snowflake und sei bereit, technische Fragen zu beantworten oder sogar praktische Aufgaben zu lösen. Das wird dir helfen, Selbstvertrauen auszustrahlen.
