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Data Engineer (m/w/d)

🏛 Ausgeschrieben von Westhouse Consulting GmbH
Contracting⏱ 31.03.2026 + Option📍 Bad Homburg 🏢 50% vor Ort 🚀 Start: 02.11.2026 (ASAP) ⏳ 100% Auslastung 🎓 Senior 🏭 IT/Software 🌐 Deutsch

Wir suchen einen erfahrenen Data Engineer (m/w/d) für ein Vollzeit-Projekt mit Standort in Bad Homburg und Remote-Optionen. Das Projekt startet zeitnah und läuft bis März 2026 mit möglicher Verlängerung.

In dieser Rolle konzipieren und entwickeln Sie robuste ETL- und ELT-Pipelines, die Daten aus verschiedenen Quellen wie Webshop, ERP, Warenwirtschaft, CRM und Stores zuverlässig in ein modernes Lakehouse integrieren. Sie gestalten Datenmodelle nach Data Vault 2.0 Standards (Hubs, Links, Satellites) und implementieren Lakehouse-Architekturen wie die Medallion-Architektur. Dabei sorgen Sie für hohe Datenqualität, umfassendes Monitoring und solide Governance-Strukturen.

Sie entwerfen skalierbare Plattformarchitekturen für Data & AI und entwickeln diese kontinuierlich weiter. Mit Infrastructure as Code (Terraform, Bicep) stellen Sie Cloud-Infrastruktur automatisiert bereit und bauen CI/CD-Prozesse für Datenpipelines auf. Sie treffen wichtige Architekturentscheidungen, definieren wiederverwendbare Blueprints und etablieren Standards sowie Best Practices. Dabei stellen Sie sicher, dass die Plattform hinsichtlich Performance, Sicherheit, Governance und Skalierbarkeit optimal aufgestellt ist.

Wir erwarten mehrjährige Projekterfahrung als Data Engineer, fundierte Kenntnisse in ETL/ELT-Prozessen und Lakehouse-Architekturen sowie praktische Erfahrung mit Data Vault 2.0 und Automatisierungstools wie dbt. Sie sollten sehr gute Cloud-Kenntnisse (idealerweise Microsoft Azure) und Erfahrung mit Technologien wie Databricks, Microsoft Fabric oder Azure Data Factory mitbringen. Sicherer Umgang mit Python, SQL und Spark/PySpark ist erforderlich. Kenntnisse in Infrastructure as Code, APIs und Automatisierung runden Ihr Profil ab. Fließend Deutsch und gutes Englisch sind notwendig.

Skills erklärt

Data Lakes
Zentrale Speichersysteme für große Mengen unstrukturierter und strukturierter Daten; werden für Datenanalyse und Business Intelligence genutzt.
Data Warehouses
Zentrale Datenbanksysteme, die große Mengen strukturierter Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und für Analysen und Berichte bereitstellen.
Data Vault 2.0
Datenmodellierungsmethode für Data Warehouses, die flexible, skalierbare und wartbare Datenstrukturen durch standardisierte Tabellenmuster schafft.
dbt
Data Build Tool; Framework zur Transformation von Rohdaten in Data Warehouses mittels SQL und Versionskontrolle.
Microsoft Azure
Cloud-Plattform von Microsoft für das Hosten von Anwendungen, Speicherung von Daten und IT-Infrastruktur über das Internet.
Databricks
Plattform für Datenverarbeitung und Machine Learning basierend auf Apache Spark; wird für Big-Data-Analysen und kollaborative Datenarbeit eingesetzt.
Microsoft Fabric
Integrierte Datenplattform von Microsoft für Analytics, Data Engineering und Business Intelligence; vereint verschiedene Datentools in einer Umgebung.
Azure Data Factory
Cloud-Service von Microsoft zur Orchestrierung und Automatisierung von Datenverarbeitungsprozessen; ermöglicht das Verschieben und Transformieren von Daten zwischen verschiedenen Quellen.
Python
Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
SQL
Programmiersprache zur Abfrage und Verwaltung von Daten in Datenbanken.
Spark
Apache Spark ist ein Framework zur verteilten Datenverarbeitung großer Datenmengen; wird verwendet um Daten schnell zu analysieren und zu transformieren.
PySpark
Ein Python-Framework zur verteilten Datenverarbeitung großer Datenmengen auf Clustern, basierend auf Apache Spark.
Scala
Programmiersprache, die funktionale und objektorientierte Programmierung kombiniert und auf der Java Virtual Machine läuft; wird eingesetzt für die Entwicklung skalierbarer Anwendungen und Big-Data-Verarbeitung.
Terraform
Infrastructure-as-Code-Tool zur automatisierten Bereitstellung und Verwaltung von Cloud-Infrastruktur über Konfigurationsdateien.
ARM
Prozessor-Architektur, die energieeffizient und weit verbreitet in mobilen Geräten, Embedded Systems und zunehmend in Servern eingesetzt wird.
Infrastructure as Code
Methode, bei der IT-Infrastruktur (Server, Netzwerke, Speicher) durch Code definiert und automatisiert bereitgestellt wird.
APIs
Schnittstellen, die es verschiedenen Softwareanwendungen ermöglichen, miteinander zu kommunizieren und Daten auszutauschen.
Automatisierung
Einsatz von Technologien und Skripten, um wiederkehrende Aufgaben automatisch und ohne manuelle Eingriffe auszuführen.
Datenqualität
Datenqualität beschreibt die Vollständigkeit, Genauigkeit und Konsistenz von Daten und ist entscheidend für zuverlässige Geschäftsprozesse und Analysen.
Governance
Regelwerk und Strukturen für Entscheidungsfindung und Kontrolle in Organisationen; definiert Verantwortlichkeiten, Prozesse und Compliance-Anforderungen.
CI/CD
Automatisierte Prozesse für kontinuierliche Integration von Code-Änderungen und kontinuierliche Bereitstellung von Software-Updates.

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