Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle moderne Datenpipelines und transformiere Gesundheitsdaten in hochwertige Datensätze.
- Unternehmen: Führendes Unternehmen im Gesundheitssoftwarebereich mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Hybrid-Arbeitsmodell, professionelle Entwicklung und moderne Büroeinrichtungen.
- Weitere Informationen: Dynamisches, inklusives Arbeitsumfeld mit hervorragenden Karrierechancen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Gesundheitswesens mit KI-gestützten Lösungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in Data Engineering und starke Python-Kenntnisse erforderlich.
CGM (CompuGroup Medical) is a leading healthcare software company operating in 19 countries with more than 9,000 employees. The company develops innovative digital health solutions that improve healthcare delivery through modern software, cloud technologies, and artificial intelligence. As part of its AI-first strategy, CGM is building next-generation healthcare platforms that make healthcare smarter, simpler, and more efficient.
About the Role
The Senior Data Engineer will design, develop, and operate modern data pipelines that power CGM's ifap DataServices platform. The role focuses on transforming healthcare reference data into reliable, high-performance datasets while building scalable cloud-native data products that support AI-driven healthcare applications.
Responsibilities
- Design, build, and maintain enterprise-grade data pipelines.
- Transform pharmaceutical, prescription, and clinical reference data into high-quality datasets.
- Build FastAPI-based data services.
- Develop Apache Spark and Scala workloads.
- Ensure high standards of data quality, lineage, monitoring, and cost optimization.
- AI & Data Product Development
- Collaborate with Product Managers, AI Engineers, and Solution Architects.
- Build integrations for SaaS platforms and external partners.
- Utilize Claude Code and AI Agents to accelerate engineering workflows.
- Create reusable AI-powered engineering skills, workflows, and automation.
- Implement automated testing and CI/CD pipelines.
- Maintain observability and monitoring across production systems.
- Manage schema evolution and version control.
- Ensure ownership and reliability of production data services.
- Apply engineering best practices throughout the software lifecycle.
Qualifications
- Education
- Bachelor's, Master's, or equivalent degree in:
- Computer Science
- Mathematics
- Physics
- or another technical discipline with excellent academic performance.
Required Skills
- Several years of senior-level Data Engineering experience.
- Strong Python programming experience.
- Excellent SQL knowledge.
- Hands-on experience with one or more modern data technologies:
- Airflow
- dbt
- Spark / PySpark
- Kafka
- Experience with AWS cloud services.
- Infrastructure as Code using Terraform.
- GitOps and ArgoCD deployment workflows.
- Experience with testing, monitoring, observability, and version control.
Preferred Skills
- Practical experience applying AI within Software Engineering or Data Engineering.
- Experience with Claude Code or similar AI coding agents is highly desirable.
- Knowledge of AI workflows, agents, context engineering, and AI pipelines.
Pay range and compensation package
- CGM offers a comprehensive employee benefits package including:
- Hybrid working model (2 days remote, 3 days onsite).
- Modern office facilities.
- Regular company events such as summer festivals and holiday celebrations.
- Professional development through CGM's In-House Academy.
- External learning and certification opportunities.
- Healthy meals served in the company cafeteria.
- Fully equipped on-site fitness center with weekly fitness classes.
- Company bicycle (JobRad) program.
- Company pension scheme (BAV).
- On-campus kindergarten in Koblenz for employee families.
- Collaborative, innovative, and AI-focused work environment.
Equal Opportunity Statement
CGM is committed to diversity and inclusion. Applications are welcomed regardless of disability, gender, nationality, ethnic or social background, religion, age, or sexual orientation. The company values diverse perspectives and strives to create an inclusive workplace for all employees.
Data Engineer, Sr. Arbeitgeber: Torentify
Professional Careers ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem flexiblen und unterstützenden Umfeld zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Kundenservice und individueller Entwicklung fördert das Unternehmen eine positive Arbeitskultur, in der Mitarbeiter durch Schulungen und Zugang zu branchenführenden Ressourcen wachsen können. Die vollständig remote Arbeitsweise ermöglicht es den Angestellten, ihre Work-Life-Balance optimal zu gestalten und gleichzeitig in einem dynamischen Team zu agieren.
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 Torentify 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 Torentify gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Torentify 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 Torentify entscheidend sein!
