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      Senior Daten Ingenieur - Data-Analytics-Plattform Python / PySpark (a*)

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      • Hamburger Energienetze Hamburger Energienetze
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      • Vollzeit Vollzeit
      • IT & Digitalisierung IT & Digitalisierung
      Stellenbeschreibung in Kürze
      Als Senior Data Engineer entwickelst und optimierst du Datenpipelines und Datenprodukte. Du berätst bei Architekturentscheidungen und etablierst DevOps-Praktiken. Du hast ein technisches Studium und mindestens fünf Jahre Erfahrung im Data Engineering. Du arbeitest sicher mit Python, SQL, Azure und Databricks.

      Text wurde mit KI erstellt

      Über das Unternehmen
      • Hauptsitz: Hamburg, Deutschland
      • Mitarbeiterzahl: ca. 1.000
      • Branche: Energieversorgung und Netzdienstleistungen
      • Unternehmenskultur: Nachhaltigkeit und Innovation
      • Produkte: Strom- und Gasnetze

      Text wurde mit KI erstellt

      Was du bewegst

      • Die bestehende Data-Analytics-Plattform setzt du in der Praxis um, entwickelst sie fachlich weiter und bringst kontinuierlich Verbesserungsvorschläge aus dem operativen Betrieb ein.
      • Komplexe Datenpipelines und Datenprodukte entwickelst, betreibst und optimierst du entlang der gesamten Wertschöpfungskette – von der Datenerfassung bis zur analytischen Nutzung.
      • Bei Architekturentscheidungen wirkst du fachlich beratend mit, bewertest technische Optionen und unterstützt die Weiterentwicklung der Zielarchitektur.
      • DevOps-Praktiken für Analytics-Lösungen etablierst und verbesserst du kontinuierlich – einschließlich CI/CD, Automatisierung, Monitoring und Betrieb in Azure und Databricks.
      • Datenqualität, Testbarkeit, Sicherheit und Stabilität stellst du sicher und unterstützt darüber hinaus Metadatenmanagement, Datenkataloge und technische Governance.
      • In enger Zusammenarbeit mit Data Engineers, Analytics Engineers, Data Analysts und dem Product Owner gibst du fachliche Orientierung im Team und trägst zu einer effizienten, gemeinschaftlichen Arbeitsweise bei.

      Was dich auszeichnet

      • Du hast ein technisches Hochschul- oder Fachhochschulstudium erfolgreich abgeschlossen und bringst eine solide fachliche Basis für deine Aufgaben mit.
      • Mehrjährige Erfahrung im Data Engineering (mindestens fünf Jahre) zeichnet dich aus, sodass du auch komplexe Datenlandschaften souverän beherrschst.
      • Der Umgang mit Python – idealerweise in Kombination mit PySpark – und SQL stellen für dich keine Herausforderung dar und du setzt die Programmiersprachen routiniert in deinem Arbeitsalltag ein.
      • Data-Warehouse- und Lakehouse-Architekturen sind dir vertraut, und du verfügst über tiefe praktische Erfahrung in deren Aufbau und Weiterentwicklung.
      • Auch mit Azure, Databricks und modernen Cloud-Analytics-Stacks arbeitest du sicher und nutzt deren Möglichkeiten zielgerichtet.
      • DevOps-Methoden im Analytics-Umfeld wie CI/CD, Infrastructure as Code und Monitoring wendest du praxisnah an und entwickelst sie weiter.
      • Ein starkes Architekturverständnis sowie die Fähigkeit, technische Konzepte pragmatisch und lösungsorientiert umzusetzen, runden dein Profil ab.
      • Du bist in agilen Arbeitsumgebungen zuhause und arbeitest strukturiert, verantwortungsbewusst und eigenständig.
      • Du verfügst über sehr gute Deutschkenntnisse.

      Veröffentlicht am 16 Jan. 2026

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