Senior Data Engineer (m/w/d)

Wusstest Du eigentlich schon, dass …

wir als nachhaltig agierendes Familienunternehmen mit mehr als 2.000 Filialen in Deutschland, Österreich und den Niederlanden und einem mehrfach ausgezeichneten Online Shop einer der größten Omnichannel-Anbieter im europäischen Textileinzelhandel sind? Unsere Kundschaft freut sich über ein attraktives Preis-Leistungs-Angebot in den Bereichen Bekleidung und Home-&-Living-Sortimente für die ganze Familie. Dieser Familiengedanke findet sich auch in unserem täglichen Miteinander wieder: Ein ausgeprägtes Gemeinschaftsgefühl, Kommunikation auf Augenhöhe sowie ein respektvoller Umgang machen unsere stetig wachsende Ernsting's family zu etwas ganz Besonderem.

• Du verantwortest den Betrieb und die Weiterentwicklung unserer Data-Engineering- und Analytics-Plattform auf Basis von Databricks
• Gemeinsam mit unseren Data Scientisten, Datenarchitekten und den Fachbereichen entwickelst Du Datenpipelines und kuratierte Datensätze als Grundlage für datengetriebene Entscheidungen und KI-Anwendungen
• Du integrierst und transformierst Daten aus unterschiedlichsten Quellsystemen und machst sie für Advanced Analytics, Machine Learning und KI nutzbar
• Du sicherst Datenqualität durch automatisierte Validierungen, strukturiertes Monitoring, Alerts und klare Governance-Regeln
• Du operationalisierst Analytics-, ML- und KI-Pipelines nach DevOps/MLOps-Prinzipien mit CI/CD, reproduzierbaren Deployments und stellst den zuverlässigen Betrieb sicher
• Du bringst Dich aktiv in die Weiterentwicklung unserer Data-Engineering-Prinzipien und -Standards ein und treibst neue Technologien sowie Best Practices voran

• Sehr gute Deutsch - und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Mehrjährige Erfahrung als Data Engineer im Aufbau und Betrieb von Cloud-nativen ETL/ELT-, Batch- und Streaming-Pipelines
• Abgeschlossenes Studium in Natur-/Ingenieurwissenschaften, Mathematik, (Wirtschafts-)Informatik oder verwandten Fachrichtungen mit entsprechender Vertiefung
• Sehr gute Praxiserfahrung mit Databricks. Cloud-Expertise (Microsoft Azure und/oder AWS) ist Voraussetzung
• Kenntnisse im SAP-Umfeld (z. B. SAP Datasphere) sind wünschenswert
• Sehr gute Kenntnisse in Python und SQL sowie ein ausgeprägtes Verständnis für methodisches Software Engineering
• Erfahrung mit Orchestrierung, CI/CD, Infrastructure as Code (z. B. Terraform) und Containerisierung
• Solides Verständnis für Datenmodellierung, Lakehouse-Prinzipien und Governance als Basis für skalierbare Daten- und KI-Infrastrukturen
• Freude daran, Projekte eigenverantwortlich voranzutreiben
• Teamorientierung, Kommunikationsstärke, Eigeninitiative, ein hohes Maß an Qualitätsbewusstsein und die Motivation, sich in Geschäftsprozesse einzuarbeiten

• Job & Familie: Wir leben ein starkes Miteinander am Campus bei einer 37,5-Stunden-Woche und eine Kita direkt auf dem Campus
• Finanzielle Vorteile: Urlaubs- und Weihnachtsgeld, BAV, VL, Corporate Benefits, Personalrabatt und Bike-Leasing
• Wohlfühlfaktor: 30 Urlaubstage, kostenloses Fitnessstudio auf dem Campus, moderne Arbeitsplätze mit einem großen Campusgarten, mehrere Coffee Hubs und Food-Spots mit frischen Menüs
• Family Fun: Interne Events und Aktivitäten auf dem Campus mit Boule-Bahn, Padel-Court und Multispielfeld
• Ein herzliches Willkommen: Mit strukturiertem Onboarding, regelmäßigen Feedback-Gesprächen und individuellen Weiterentwicklungsmöglichkeiten

KA1SP_DE