Data Engineer – Rhein/Ruhr, München

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🕒 May 8

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SPAREPARTSNOW GmbH

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11 - 50 employees

🤝 B2B

🛍️ eCommerce

B2B • eCommerce • Machinery

SPAREPARTSNOW GmbH is a leading online platform based in Munich that specializes in the supply of industrial spare parts and accessories for machinery and production equipment. The company provides a vast selection of over 5,000,000 products from top brands, ensuring up to 50% cost savings. SPAREPARTSNOW supports the digital procurement process with advanced AI solutions for parts identification, making the company a preferred partner for MRO (Maintenance, Repair, and Operations) needs. Their commitment to circular economy principles and sustainable solutions aids in promoting industrial efficiency and reducing downtimes. By integrating innovative technologies like Microsoft Azure and leveraging partnerships with renowned manufacturers, SPAREPARTSNOW delivers unmatched service and quality to its clients.

📋 Description

• Konzeption und Umsetzung moderner Datenpipelines: Du entwickelst und optimierst Batch- und Streaming-Datenpipelines und sorgst dafür, dass Daten zuverlässig, performant und skalierbar verarbeitet werden. • Aufbau leistungsfähiger ETL-/ELT-Prozesse: Mit Python und Databricks konzipierst, implementierst und betreibst Du robuste Datenintegrationsprozesse – von der Rohdatenaufnahme bis zur Bereitstellung für Analytics. • Entwicklung zukunftssicherer Datenmodelle: Du entwirfst, verwaltest und optimierst Datenmodelle für analytische Anwendungen und nachgelagerte Systeme und stellst deren Konsistenz und Wartbarkeit sicher. • Qualität und Stabilität der Datenplattform: Du überwachst und verbesserst kontinuierlich Datenqualität, Performance und Stabilität über die gesamte Plattform hinweg und etablierst geeignete Monitoring- und Testing-Strategien. • Enge Zusammenarbeit mit Team und Fachbereichen: Du arbeitest eng mit dem Entwicklungsteam zusammen und stimmst Dich mit den Fachbereichen zu datenbezogenen Anforderungen ab, um fachlich und technisch optimale Lösungen zu schaffen.

🎯 Requirements

• Python-Kenntnisse im Data Engineering: Du verfügst über sehr gute Kenntnisse in Python und setzt diese sicher für die Entwicklung von Datenpipelines ein. • Erfahrung mit modernen Datenplattformen: Du hast praktische Erfahrung mit Technologien wie Databricks, Apache Airflow, Apache Spark, Google BigQuery, Microsoft Fabric oder vergleichbaren Plattformen und weißt, wie man sie effizient einsetzt. • Sicherer Umgang mit SQL und Datenmodellierung: Du beherrschst SQL auf fortgeschrittenem Niveau und bringst fundierte Kenntnisse in relationaler Datenmodellierung mit. • Know-how in ETL-/ELT-Architekturen: Du kennst gängige Architekturmuster für Datenintegration und hast Erfahrung in der Orchestrierung komplexer Daten-Workflows. • Cloud- und Storage-Verständnis: Du bist vertraut mit Cloud-basierten Datenplattformen sowie Speicherlösungen wie Data Lakes oder Object Storage und verstehst deren architektonische Besonderheiten. • Erfahrung im ML/AI-Umfeld: Idealerweise hast du bereits Erfahrung mit Machine-Learning- oder AI-Projekten gesammelt, z. B. beim Aufbau und Betrieb von AI-Workflows oder auch beim Training und der Integration von Modellen in produktive Datenprozesse. • Qualitätsbewusstsein und Performance-Fokus: Best Practices in Datenanalyse, Datenqualität, Monitoring und Performance-Optimierung sind für Dich selbstverständlicher Bestandteil deiner Arbeit. • Versionierung und CI/CD im Datenumfeld: Du hast Erfahrung im Umgang mit Git sowie mit CI/CD-Prozessen für Daten-Workflows und trägst so zu stabilen, reproduzierbaren Deployments bei.

🏖️ Benefits

• Flexible Arbeitszeiten • Flexibler Arbeitsort (Homeoffice) • Dynamisches, innovatives Team • Viel Freiraum für eigene Ideen und Kreativität • Attraktive Vergütung mit der Möglichkeit eigener Anteile • Weitere Benefits