Senior Data Engineer (m/w/d)

Permanent employee, Full-time · Berlin, Hamburg, Leipzig, Kiel

Deine Mission

Wir suchen einen erfahrenen Senior Data Engineer, der unser Team verstärkt. In dieser Rolle bist du verantwortlich für die Entwicklung und Optimierung unserer Datenpipelines und -infrastrukturen. Du wirst die Qualität unserer Datenarchitektur kontinuierlich verbessern, indem du dein technisches Know-how und dein Auge fürs Detail einsetzt. Ein tiefgehendes Verständnis in SQL, Python und Big Data-Technologien (z. B. BigQuery, Hadoop, Spark, Kafka) wird vorausgesetzt. Erfahrung mit Cloud-Datenplattformen wie GCP oder AWS, sowie Kenntnisse in ETL-Prozessen und Datenbank-Management-Systemen sind von Vorteil. Deine Fähigkeit, eigenständig zu arbeiten, Teamgeist zu zeigen und in einem dynamischen Umfeld auf dem neuesten Stand zu bleiben, ist entscheidend.

Verantwortlichkeiten

Entwurf und Implementierung von Datenpipelines: Entwurf und Implementierung effizienter und skalierbarer Datenpipelines, die große Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, verarbeiten und speichern.
Entwicklung und Wartung von Dateninfrastrukturen: Entwicklung und Wartung von Dateninfrastrukturen wie Data Warehouses, Data Lakes und Datenbanken zur Unterstützung von Datenspeicherung, -verarbeitung und -analyse.
Sicherstellung von Datenqualität und -integrität: Sicherstellung der Datenqualität und -integrität durch die Implementierung von Datenvalidierungs- und Bereinigungsprozessen, Überwachung der Datenkorrektheit und -vollständigkeit sowie Behebung von Datenqualitätsproblemen.
Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams: Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, wie Datenwissenschaftlern, Analysten und Produktmanagern, um deren Datenanforderungen zu verstehen und Datenlösungen bereitzustellen, die ihren Anforderungen entsprechen.
Optimierung der Datenleistung: Optimierung der Datenleistung durch das Abstimmen von Datenbankabfragen, das Entwerfen von Datenmodellen und die Implementierung von Indexierungs- und Partitionierungstechniken.
Implementierung von Sicherheits- und Datenschutzmaßnahmen: Implementierung von Sicherheits- und Datenschutzmaßnahmen zum Schutz sensibler Daten, wie etwa die Verschlüsselung von Daten im Ruhezustand und während der Übertragung sowie die Verwaltung von Benutzerzugriff und Authentifizierung.
Auf dem Laufenden bleiben mit neuen Technologien: Auf dem Laufenden bleiben mit neuen Technologien und Branchentrends im Bereich Data Engineering, wie Cloud-Computing, Big Data und maschinelles Lernen, um Chancen für Innovation und Verbesserung zu erkennen.

Functional Fit

Bachelor-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich.
Erfahrung mit Cloud-Computing (AWS, GCP).
Fundierte Kenntnisse in Python und SQL.
Erfahrung mit Containern (Docker, Kubernetes).
Erfahrung im Aufbau und der Erweiterung von Data Warehouses, Data Lakes und Transformationspipelines.
Erfahrung im Finanzsektor ist von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich.

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Über uns

Die Smartbroker-Gruppe betreibt unter anderem den Smartbroker+ – einen mehrfach ausgezeichneten Online-Broker, der als einziger Anbieter in Deutschland das umfangreiche Produktspektrum der klassischen Broker mit den äußerst günstigen Konditionen der Neobroker verbindet. Zum Portfolio gehört außerdem der digitale Fondsvermittler SMARTBROKER Finance (vormals: FondsDISCOUNT.de), gleichzeitig betreibt die Gruppe vier reichweitenstarke Börsenportale (wallstreet-online.de, boersenNews.de, FinanzNachrichten.de und ARIVA.de). Mit mehreren Hundert Millionen monatlichen Seitenaufrufen ist die Gruppe der größte verlagsunabhängige Finanzportalbetreiber im deutschsprachigen Raum und unterhält außerdem die größte Finanz-Community.
Das Unternehmen gehört zu den Pionieren des digitalen Investments. Seit mehr als 25 Jahren setzen wir uns dafür ein, die Hürden bei der Geldanlage abzubauen und eine nutzerfreundliche und preisgünstige Abwicklung von Investments zu ermöglichen.

Der Schlüssel zu diesem Erfolg sind unsere Mitarbeiter:innen. Aufgrund der starken Wachstumsdynamik haben wir in den vergangenen Jahren zahlreiche attraktive Arbeitsplätze geschaffen. Jeden Tag streben wir danach, das beste Team aufzubauen und unseren Mitarbeiter:innen den Raum zu geben, sich selbst bestmöglich zu entwickeln. Ein vielfältiges Team aus Leistungsträgern sorgt dafür, dass wir alle jeden Tag dazulernen. Aus einem kleinen Team mit ca. 20 Personen sind wir inzwischen ein Unternehmen mit rund 260 Mitarbeiter:innen (Stand 31.12.2023) geworden, das in einem modernen Büro in Berlin-Kreuzberg sitzt.

Wir verstehen uns als innovatives Fintech, das in eine erfolgreiche Unternehmensgruppe eingebettet ist und damit persönliche Arbeitsatmosphäre mit den Vorteilen einer finanzstarken Aktiengesellschaft verbindet. In allen Unternehmensteilen setzen wir auf flache Hierarchien, individuelle Entwicklung und agile Prozesse. Wir sind stolz auf den persönlichen Zusammenhalt im Team und die überdurchschnittlich lange Betriebszugehörigkeit vieler Angestellter. Wir setzen uns für Vielfalt und Chancengleichheit ein. Wir streben danach, ein Team aufzubauen, das eine Vielzahl von Hintergründen, Perspektiven und Fähigkeiten repräsentiert. Je integrativer wir sind, desto besser wird unsere Arbeit und unser Team sein.

Wenn auch du Teil dieses schnell wachsenden Unternehmens werden möchtest, dann bewirb dich jetzt bei der Smartbroker Gruppe.

Wir ermutigen Frauen, nicht-binäre und Transgender-Personen sowie alle Mitglieder der LGBTQI+-Community, Menschen mit marginalisiertem ethnischen Hintergrund und Menschen mit sichtbaren oder nicht sichtbaren Behinderungen, sich zu bewerben, wenn sie ein integratives, vielfältiges und sicheres Arbeitsumfeld suchen.

Your mission

We are looking for an experienced Senior Data Engineer to join our team. In this role, you will be responsible for developing and optimizing our data pipelines and infrastructure. You will continuously improve the quality of our data architecture by leveraging your technical expertise and attention to detail. A deep understanding of SQL, Python, and Big Data technologies (e.g., BigQuery, Hadoop, Spark, Kafka) is required. Experience with cloud data platforms such as GCP or AWS, as well as knowledge of ETL processes and database management systems, is a plus. Your ability to work independently, demonstrate team spirit, and stay up-to-date in a dynamic environment is essential.

Responsibilities

Designing and implementing data pipelines: Designing and implementing efficient and scalable data pipelines that collect, process, and store large volumes of structured and unstructured data from various sources.
Developing and maintaining data infrastructure: Developing and maintaining data infrastructure, such as data warehouses, data lakes, and databases, to support data storage, processing, and analysis.
Ensuring data quality and integrity: Ensuring data quality and integrity by implementing data validation and cleansing processes, monitoring data accuracy and completeness, and resolving data quality issues.
Collaborating with cross-functional teams: Collaborating with cross-functional teams, such as data scientists, analysts, and product managers, to understand their data needs and provide data solutions that meet their requirements.
Optimizing data performance: Optimizing data performance by tuning database queries, designing data models, and implementing data indexing and partitioning techniques.
Implementing data security and privacy measures: Implementing data security and privacy measures to protect sensitive data, such as encrypting data at rest and in transit, and managing user access and authentication.
Keeping up with new technologies: Keeping up with new technologies and industry trends in data engineering, such as cloud computing, big data, and machine learning, to identify opportunities for innovation and improvement.

Functional Fit

Bachelor's degree in Computer Science, Engineering, or a related field
Experience with cloud computing (AWS, GCP)
Proficient in Python and SQL
Experience with containers (Docker, Kubernetes).
Experience in building and expanding data warehouse, datalake and transformation pipelines.
Experience in the financial sector is a plus, but not a must.

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About us

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