Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Datenpipelines für innovative Gesundheitslösungen.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Gesundheitssoftwarebereich mit über 9.000 Mitarbeitern.
- Vorteile: Hybrid-Arbeitsmodell, berufliche Weiterbildung und moderne Büros.
- Weitere Informationen: Dynamisches, kollaboratives Umfeld mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Gesundheitswesens mit KI und modernen Technologien.
- Qualifikationen: Erfahrung in Data Engineering mit Python und SQL erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Senior Data Engineer
CGM (Compu Group Medical) is a leading provider of healthcare software solutions, operating in 19 countries with more than 9,000 employees.
The company is dedicated to transforming healthcare through innovative digital technologies, cloud platforms, and artificial intelligence, enabling smarter, more efficient healthcare systems.
CGM fosters a collaborative culture where technology and innovation help improve patient care and healthcare outcomes.
About the Role
The Senior Data Engineer is responsible for designing, developing, and operating scalable data pipelines that power CGM's healthcare data services.
This role focuses on building robust ETL/ELT solutions, ensuring data quality, enabling AI-driven products, and collaborating with product, architecture, and AI engineering teams to deliver high-performance data platforms for Saa S solutions and healthcare partners.
Location
- Hanover, Lower Saxony, Germany (Hybrid)
- Data Engineering & Pipeline Development
- Design, build, and operate scalable data pipelines supporting healthcare Saa S products.
- Develop and maintain ETL/ELT pipelines using Python, Fast API, Apache Spark, and Scala.
- Transform pharmaceutical, prescription, and clinical reference data into reliable analytical datasets.
- Ensure high-performance, scalable, and maintainable data processing workflows.
- Optimize pipeline efficiency, reliability, and operational costs.
- Support continuous improvement of enterprise data platforms.
- Data Architecture & Quality
- Maintain high standards of data quality, lineage, and observability.
- Design reliable and scalable data products for internal and external stakeholders.
- Implement schema management and data validation processes.
- Ensure consistent ownership and governance of production data pipelines.
- Monitor data integrity and operational performance.
- Develop scalable solutions for business-critical healthcare data.
- AI & Modern Data Platform Integration
- Collaborate with AI Engineers to enable AI-native products and capabilities.
- Utilize AI-assisted development tools, including Claude Code and AI agents, to accelerate engineering workflows.
- Support AI pipeline development and context engineering initiatives.
- Build reusable data engineering workflows and automation solutions.
- Contribute to innovative AI-driven healthcare technologies.
- Evaluate and adopt emerging technologies to improve engineering productivity.
- Dev Ops & Platform Engineering
- Implement automated testing, CI/CD pipelines, and deployment best practices.
- Support Infrastructure as Code (Ia C) initiatives using Terraform.
- Manage version control, monitoring, and operational observability.
- Apply Git Ops practices for infrastructure and deployment automation.
- Collaborate with engineering teams to improve platform reliability.
- Support secure, scalable cloud-based data environments.
- Cross-Functional Collaboration
- Partner with Product Management, AI Engineering, and Architecture teams.
- Translate business and product requirements into scalable data solutions.
- Contribute to strategic data platform initiatives.
- Share technical expertise and best practices across engineering teams.
- Support partner integrations and enterprise data products.
- Drive continuous innovation and operational excellence.
- Required Qualifications
- Bachelor's or Master's degree in Computer Science, Data Engineering, Mathematics, Physics, or a related technical discipline.
- Extensive senior-level experience in Data Engineering with Python.
- Proven experience operating production data pipelines in regulated or business-critical environments.
- Advanced SQL proficiency.
- Experience with modern data platforms and technologies such as Apache Spark, Py Spark, Airflow, dbt, or Kafka.
- Experience with cloud data platforms, preferably AWS.
- Experience implementing Infrastructure as Code using Terraform.
- Knowledge of Git Ops practices, including Argo CD.
- Experience with version control, automated testing, CI/CD, and monitoring.
- Experience leveraging AI tools within software or data engineering workflows.
- Fluent German and English language skills.
- Strong analytical, problem-solving, and communication abilities.
- Highly proactive mindset with excellent collaboration skills.
- Preferred Qualifications
- Experience using Claude Code or similar AI-assisted engineering tools.
- Experience designing AI pipelines and context engineering solutions.
- Experience developing reusable engineering workflows and automation.
- Experience supporting healthcare or other highly regulated industries.
Benefits
- Hybrid work model with two remote workdays per week.
- Professional development through the CGM Inhouse Academy and external learning partners.
- Modern office facilities and regular company events.
- Healthy on-site cafeteria.
- On-site fitness center with wellness programs.
- On-site childcare facilities at the Koblenz campus.
- Corporate employee benefits program.
- Job bike program.
- Occupational pension plan.
- Collaborative and innovative work environment.
- Equal Opportunity Employer
CGM is committed to fostering an inclusive workplace and welcomes qualified applicants regardless of disability, gender, nationality, ethnic or social background, religion, age, sexual orientation, gender identity, or any other characteristic protected by applicable law.
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Data Engineer, Sr. Arbeitgeber: Remotely
CarVia ist ein herausragender Arbeitgeber, der dir die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit flexiblen Arbeitszeiten, Homeoffice-Optionen und einem attraktiven Provisionsmodell fördern wir nicht nur deine berufliche Entwicklung durch vielfältige Weiterbildungsangebote, sondern bieten auch die hochwertigste Fahrzeugflotte Deutschlands. Werde Teil eines ehrgeizigen Teams, das gemeinsam an der Spitze der digitalen Mobilitätslösungen arbeitet und erlebe ein modernes Arbeitsumfeld, das auf schnelles Wachstum und Effizienz ausgerichtet ist.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer, Sr. 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 Remotely 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 Data Engineer, Sr. 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 Data Engineer, Sr. bei Remotely gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Remotely 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 Remotely entscheidend sein!
