Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe Datenpipelines für eine innovative Datenplattform.
- Unternehmen: Serrala, ein dynamisches Unternehmen im Bereich Finanzautomatisierung.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und kontinuierliche Weiterbildung.
- Weitere Informationen: Agiles Umfeld mit Fokus auf Innovation und persönlichem Wachstum.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenintegration mit modernster Technologie und KI.
- Qualifikationen: Mindestens 4 Jahre Erfahrung als Data Engineer und Kenntnisse in modernen Datenarchitekturen.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
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 Mitwirkender an dieser Plattform sein, verantwortlich für das Entwerfen, Erstellen und Betreiben von Datenpipelines und Datenmodellen, die Daten aus SAP-embedded und SaaS-Produkten in eine geschichtete Bronze-/Silber-/Gold-Architektur bringen, normalisieren und kuratieren.
Die Rolle konzentriert sich auf zuverlässige Ausführung, Datenqualität und Skalierbarkeit innerhalb einer hybriden Referenzarchitektur (Cloud + kundenverwaltete Realitäten) und arbeitet unter strengen Governance- und Compliance-Anforderungen (GDPR, SOC2, ISO).
Was Sie tun werden
- Datenpipelines erstellen und betreiben
- Robuste Datenaufnahme-Pipelines implementieren, um Daten in die Bronze-Schicht mit Rückverfolgbarkeit, Metadaten und Datenverträgen zu bringen.
- Transformationen der Silber-Schicht entwickeln, um Daten über heterogene Produktsemantiken zu bereinigen, zu normalisieren und zu konsolidieren.
- Datenprodukte der Gold-Schicht erstellen, die kuratiert, gut modelliert und bereit für den Verbrauch durch KI- und Analyseanwendungen sind.
- Sicherstellen, dass Pipelines zuverlässig, beobachtbar und für inkrementelle Weiterentwicklungen ausgelegt sind.
- Den standardisierten Datenstapel implementieren
- Datenpipelines und Transformationen unter Verwendung des standardisierten primären Datenstapels von Serrala (z.B. Azure, Databricks oder Snowflake, je nach endgültiger Wahl) erstellen.
- Plattformstandards, Vorlagen und „goldene Pfade“ anwenden, die vom Data Platform Architect definiert wurden.
- Pipelines hinsichtlich Leistung, Skalierbarkeit und Kostenbewusstsein optimieren.
- SAP- und Produktdatenintegration
- Datenaufnahme aus SAP-embedded Produkten (auf SAP S/4HANA basierenden 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 Prüfbarkeit anwenden.
- Sicherstellen, dass Datensätze die Compliance-Erwartungen für GDPR, SOC2 und ISO von Anfang an erfüllen und nicht als nachträglicher Gedanke betrachtet werden.
- Zusammenarbeit mit Produkt- und Plattformteams
- Eng mit Produktmanagern und Ingenieuren in SAP-embedded und SaaS-Produkten zusammenarbeiten, um:
- Datenverträge und -schemata zu definieren
- Geschäftssemantiken abzustimmen
- Sicherzustellen, dass neue Produktmerkmale „datenplattformbereit“ sind
- Eng mit KI-Plattform- und Analyse-Teams zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass Daten für den nachgelagerten Verbrauch geeignet sind (z.B. konsistente Semantiken, zuverlässige Aktualität).
- Eng mit Produktmanagern und Ingenieuren in SAP-embedded und SaaS-Produkten zusammenarbeiten, um:
- Die Plattform in der Produktion betreiben
- Pipelines überwachen, Fehler beheben und kontinuierlich Zuverlässigkeit und Leistung verbessern.
- Zur Dokumentation, zu 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 Datenstapel (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 und nicht als Bürokratie.
Warum Sie es hier lieben werden
Treten Sie in einen dynamischen, agilen Arbeitsplatz ein, in dem kontinuierliches Lernen von der Führungskraft gefördert wird und Innovationen in der Finanzautomatisierung durch modernste Technologie, KI-Integration und strategische SAP-Transformation vorangetrieben werden. Wir arbeiten mit den Besten zusammen, um immer einen Schritt voraus zu sein - damit Sie es auch können. Im Kern sind wir zuverlässig, leidenschaftlich, ermächtigend und unternehmerisch - engagiert für dauerhafte Kunden- und Mitarbeiterbeziehungen, mutige Innovationen und Ihr Wachstum auf jedem Schritt des Weges.
EEO-Erklärung
Wir sind stolz darauf, ein Arbeitsplatz mit gleichen Chancen zu sein. Wir feiern und unterstützen Vielfalt, indem wir gleiche Beschäftigungsmöglichkeiten unabhängig von Rasse, Glauben, Farbe, Religion, Alter, Geschlecht, nationaler Herkunft, Behinderung oder Handicap, Genetik, geschütztem Veteranenstatus, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, Strafregister oder einer anderen durch Bundes-, Landes- oder lokale Gesetze geschützten Eigenschaft bieten.
Data Engineer - Data Foundations for AI (all genders) Arbeitgeber: Serrala Group
Serrala bietet Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und agilen Arbeitsumfeld zu arbeiten, das kontinuierliches Lernen und Innovation fördert. Als Data Engineer tragen Sie aktiv zur Entwicklung einer einheitlichen Datenplattform bei, während Sie von einer unterstützenden Unternehmenskultur profitieren, die auf Zuverlässigkeit, Leidenschaft und Empowerment setzt. Hier haben Sie nicht nur die Chance, Ihre Fähigkeiten in modernsten Technologien weiterzuentwickeln, sondern auch an spannenden Projekten mit SAP-Integration zu arbeiten, die Ihre berufliche Entwicklung vorantreiben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Data Engineer - Data Foundations for AI (all genders) erhalten könnten
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Stell Fragen, teile deine Erfahrungen und zeig dein Interesse an der Data Engineering-Welt. Oft sind es persönliche Kontakte, die dir den entscheidenden Vorteil verschaffen können!
✨Sei bereit für technische Gespräche
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du deine Kenntnisse über Datenpipelines, ETL/ELT-Prozesse und moderne Datenarchitekturen auffrischst. Mach dir auch Gedanken über konkrete Projekte, an denen du gearbeitet hast, und sei bereit, diese zu diskutieren.
✨Präsentiere deine Projekte
Wenn du an interessanten Projekten gearbeitet hast, erstelle ein Portfolio oder eine Präsentation, die deine Fähigkeiten zeigt. Zeige, wie du Probleme gelöst hast und welche Technologien du verwendet hast. Das kann dir helfen, dich von anderen Bewerbern abzuheben!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website
Wir bei StudySmarter lieben es, wenn du dich direkt über unsere Website bewirbst! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung schnell und effizient bearbeitet wird. Außerdem zeigen wir so, dass du wirklich an uns interessiert bist!
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Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeig uns, wer du wirklich bist. Wir suchen nach Menschen, die zu unserer Kultur passen und ihre Leidenschaft für Daten teilen.
Mach es konkret!:Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um deine Fähigkeiten zu untermauern. Zeig uns, wie du in der Vergangenheit Datenpipelines gebaut oder optimiert hast – das macht einen großen Unterschied!
Achte auf Details!:Überprüfe deine Bewerbung auf Rechtschreib- und Grammatikfehler. Eine gut strukturierte und fehlerfreie Bewerbung zeigt uns, dass du sorgfältig arbeitest und Wert auf Qualität legst.
Bewirb dich über unsere Website!:Wir empfehlen dir, deine Bewerbung direkt über unsere Website einzureichen. So stellst du sicher, dass sie schnell und effizient bei uns ankommt. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Serrala Group vorbereitet
✨Verstehe die Datenarchitektur
Mach dich mit der Bronze/Silber/Gold-Architektur vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt wird. Sei bereit, spezifische Fragen zu beantworten, wie du Datenpipelines aufbauen und optimieren würdest, um sicherzustellen, dass sie zuverlässig und skalierbar sind.
✨Kenntnisse über SAP und SaaS-Produkte
Da die Rolle stark auf SAP-Integration fokussiert ist, solltest du dir grundlegende Kenntnisse über SAP S/4HANA und andere relevante Produkte aneignen. Bereite Beispiele vor, wie du in der Vergangenheit Daten aus solchen Systemen integriert hast.
✨Datenqualität und Governance im Fokus
Sei bereit, über deine Erfahrungen mit Datenqualitätsprüfungen und Governance-Anforderungen zu sprechen. Zeige, dass du die Bedeutung von GDPR, SOC2 und ISO verstehst und wie du diese Standards in deinen Projekten umgesetzt hast.
✨Zusammenarbeit und Kommunikation
Hebe deine Fähigkeit hervor, effektiv mit Produktmanagern und anderen Teams zusammenzuarbeiten. Bereite dich darauf vor, konkrete Beispiele zu nennen, wie du in der Vergangenheit erfolgreich mit verschiedenen Stakeholdern kommuniziert hast, um sicherzustellen, dass Datenprodukte den Anforderungen entsprechen.
