Gemeinsam für das beste Ladeerlebnis: EWE Go wird durch ein flächendeckendes und zuverlässiges Schnellladenetzwerk an attraktiven Standorten, gestützt durch einen fairen und transparenten Ladeservice, zu einer führenden E-Mobilitätsmarke in Deutschland. Sei ein Teil davon.
Du möchtest Deine technische Expertise einbringen, komplexe Herausforderungen lösen und die Weiterentwicklung moderner Datenlandschaften aktiv mitgestalten ? Bei uns erwartet Dich eine Position, in der Du nicht nur innovative Lösungen entwickelst, sondern auch langfristige technologische Entscheidungen mitprägst . Dabei hast Du die Möglichkeit, Deine Ideen einzubringen, Verantwortung zu übernehmen und gemeinsam mit einem engagierten Team nachhaltige Lösungen für die Zukunft zu schaffen.
Es erwartet Dich ein Aufgabengebiet, welches Dich herausfordern und begeistern wird:
Lakehouse & Datenplattform: Technische Konzeption, hands-on Entwicklung und kontinuierliche Optimierung unseres Lakehouse-Datensystems, der Datenplattform-Komponenten und weiterer cloudbasierter Datenlösungen auf AWS, mittels Infrastructure as Code mit AWS CDK und TypeScript
Datenstrategie & Zielarchitektur: Mitgestaltung der Datenstrategie und Architekturplanung für die Datensystemlandschaft. Dazu gehört die Vorbereitung von Architekturentscheidungen und Umsetzungsvorschlägen unter Berücksichtigung von Machbarkeit, Wartbarkeit und Enterprise-Architektur Anforderungen
Datenpipelines & Integration: Aufbau resilienter Datenpipelines und ETL-/ELT-Prozesse mit Python und SQL, deren Orchestrierung mit Apache Airflow sowie Planung und Umsetzung der Integration interner und externer Systeme über verschiedene Schnittstellen und Integrationsmethoden (APIs, Events Messaging und Streams)
Datenqualität & Datenschutz: Planung und Umsetzung von Anonymisierung und Pseudonymisierung in den bestehenden Datensystemen für eine DSGVO-konforme Datenverarbeitung sowie Sicherstellung von Datenqualität und -konsistenz über alle Datenbestände hinweg gemäß der etablierten Data Governance
Visualisierung & Business Intelligence: Aufbau von Komponenten für Dashboards, Reports und BI-Anwendungen, u. a. mit Grafana und ggf. weiteren BI-Tools, als Grundlage für Business Analytics und datenbasierte Entscheidungen
Machine Learning & KI: Mitgestaltung der Datenaufbereitung für Anwendungsfälle wie KI-gestützte Analysen sowie Aufbau und Operationalisierung von ML- und KI-Anwendungen bis in den Produktivbetrieb
Standards & Qualität: Definition von Leitplanken und Best Practices für den Software-Lifecycle im Bereich Datensysteme sowie Design- und Code-Reviews zur Absicherung funktionaler und nicht-funktionaler Anforderungen wie Performance, Speicherverbrauch, Skalierbarkeit und Stabilität
Verantwortung & Zusammenarbeit: Arbeit auf Augenhöhe in einem cross-funktionalen Team mit Data Engineers, Data Analysts und Data Scientists, in enger Abstimmung mit dem Solution Owner für Datenlösungen sowie mit Stakeholdern aus unterschiedlichen Fachbereichen
Dein Know-how überzeugt:
Berufserfahrung: Du verfügst über mindestens 6 Jahre Erfahrung in technischen Rollen im Data-Engineering-Umfeld, davon mindestens 2 Jahre als IT Solution Architect, Data Architect, Technical Lead oder Senior Data Engineer. Erfahrung in integrationsintensiven und/oder Enterprise-Umfeldern ist von Vorteil
Datenarchitektur & Engineering: Fundierte Erfahrung mit modernen Datenstrategien und -architekturen (z. B. Lakehouse) sowie sehr solides Praxiswissen zu ETL-/ELT-Ansätzen, eventgetriebenen Architekturen und API-Design
Datenqualität & Privacy Engineering: Nachweisliche Praxis in der Etablierung von Datenqualitätsstandards und der Sicherstellung des Datenschutzes, insbesondere durch Privacy-by-Design-Ansätze in Datensystemen sowie Techniken wie Tokenisierung, Maskierung und Hashing
Cloud Engineering: Fundierte praktische Erfahrung mit AWS im Daten- und Serverless-Umfeld. Eine aktuelle AWS-Zertifizierung (Solutions Architect und/oder Data Engineer) ist von…