Data Engineering (m/w/d)

Wir suchen einen Data Engineering Lead (m/w/d) für unseren Standort in Berlin, Verl, Baden-Baden oder Oslo – hybride Arbeitsbedingungen sind verfügbar.

Der Data Engineering Lead leitet das Design, die Entwicklung und die Bereitstellung von hochwertigen Datenpipelines und Datenprodukten, die Analysen, BI und KI in unserem Fintech-Ökosystem im Bereich Zahlungen, Mahnwesen, Rechnungsstellung und Inkasso unterstützen. Diese Führungskraft wird ein leistungsstarkes Team von Dateningenieuren aufbauen und skalieren, das sich darauf konzentriert, Rohdaten in vertrauenswürdige, zugängliche und wiederverwendbare Vermögenswerte zu transformieren – damit die gesamte Organisation schnellere und intelligentere Entscheidungen treffen kann.

In einem agilen, funktionsübergreifenden Datenproduktmodell ist diese Rolle verantwortlich für die Ergebnisse und Beiträge der Datenengineering-Disziplin – und stellt sicher, dass die Dateningenieure vertrauenswürdige, zeitnahe und qualitativ hochwertige Daten liefern, um geschäftliche und analytische Ergebnisse zu ermöglichen.

• Definieren und Ausführen der Datenengineering-Vision und -Roadmap, die mit der Gesamtstrategie für Daten, KI und Analytik übereinstimmt.
• Einrichten und kontinuierliche Verbesserung des Betriebsmodells für Dateningenieure innerhalb agiler Datenproduktteams, um klare Verantwortlichkeiten für die Ergebnisse der Lieferung (Pünktlichkeit, Qualität, Vollständigkeit, Compliance) sicherzustellen.
• Förderung der Einführung moderner Datenengineering- und agiler Lieferpraktiken, enge Zusammenarbeit mit Produktverantwortlichen, BI, Datenanalyse, Data Science, Datenplattform und Technikteams.

Datenpipelines & Modellierung

• Überwachung der Entwicklung robuster ETL/ELT-Pipelines zur Erfassung und Transformation von Daten aus mehreren internen und externen Quellen.
• Sicherstellen, dass agile Datenproduktteams zweckmäßige Datenmodelle liefern, die den Anforderungen von Analysen, KI und regulatorischen Berichten entsprechen.
• Exzellenz in der Datenmodellierung und Pipeline-Design vorantreiben, um sicherzustellen, dass Lösungen effizient, wartbar und gut dokumentiert sind.

Datenqualität & Zuverlässigkeit

• Implementierung von Datenqualitätsrahmen und Automatisierung über Pipelines, die von agilen Teams verwaltet werden.
• Definition und Überwachung von Daten-SLAs und SLOs, um sicherzustellen, dass Produktteams Daten liefern, die den geschäftlichen Anforderungen hinsichtlich Pünktlichkeit, Genauigkeit und Verfügbarkeit entsprechen.
• Förderung proaktiver Datenzuverlässigkeitsengineering, um Teams zu ermöglichen, Probleme frühzeitig zu erkennen und zu lösen.

Enger Austausch mit den Data Product Owners, um Datenengineering-Arbeiten in Übereinstimmung mit den Geschäftsprioritäten zu priorisieren und zu liefern. Partnerschaft mit Plattformengineering-Teams, um einen reibungslosen Betrieb der Datenpipelines innerhalb der gemeinsamen Kern-Datenplattform sicherzustellen. Zusammenarbeit mit den Business IT-Teams zur Erstellung zuverlässiger und robuster Schnittstellen zu den Quellsystemen. Hand in Hand mit Data Governance und Data Architecture arbeiten, um die Übereinstimmung bei Metadaten, Herkunft und Datenbesitz sicherzustellen.

Führen, Mentoring und Wachstum eines leistungsstarken Teams von Dateningenieuren, die in mehreren agilen Datenproduktteams arbeiten. Eine Kultur des Eigentums, der Verantwortung und der Zusammenarbeit innerhalb und zwischen agilen Datenproduktteams fördern. Automatisierung, CI/CD für Daten und Beobachtbarkeit über alle Datenengineering-Arbeitsströme hinweg, einschließlich KI-basierter Produktivitätssteigerungen, fördern. KPIs für Ingenieurproduktivität, Pipeline-Leistung und Datenlieferqualität innerhalb der Produktteams festlegen. Beitrag zur Weiterentwicklung unseres Ansatzes „Daten als Produkt“, um sicherzustellen, dass Datenprodukte auffindbar, gut dokumentiert und wiederverwendbar sind.

Erforderliche Qualifikationen:

• Über 10 Jahre Erfahrung im Datenengineering, davon mindestens 3–5 Jahre in einer Führungsrolle mit der Leitung von Multi-Team-Lieferungen.
• Nachweislicher Erfolg in der Leitung von Datenengineering-Funktionen innerhalb agiler, funktionsübergreifender Datenproduktteams.
• Starke technische Expertise in Azure, SQL, Python und modernen Datentransformations- und Orchestrierungsframeworks (z. B. tiefgehende Erfahrung mit cloudbasierten Datenlakehouses (Azure Cloud, Databricks Medallion-Architektur).
• Erfahrung im Fintech- oder Finanzdienstleistungsbereich ist ein großer Vorteil.
• Expertise in Datenmodellierung, Transformation und Qualitätssicherung für analytische und operationale Anwendungsfälle.
• Starkes Wissen über Datenarchitekturprinzipien und Datenproduktdenken.
• Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Datenengineering, Informationssystemen oder einem verwandten Bereich.

Bitte beachten Sie: Wir bieten keine Visumsponsoring an, Sie müssen die EU-Staatsbürgerschaft und/oder eine gültige Arbeitserlaubnis für Deutschland/Norwegen haben.