Senior Data Engineer

🕒 vor 2 Monaten

🇵🇱 Polen – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🚰 Dateningenieur

👻 Geisterscore 23%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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Sigma Software Group

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1001 - 5000 Mitarbeiter

Gegründet 2002

💼 Beratung

🏥 Gesundheitswesen

🚘 Automobilindustrie

Consulting • Healthcare • Automotive

Die Sigma Software Group ist ein multinationales Unternehmen, das 2002 gegründet wurde und sich auf hochwertige Softwareentwicklung, Grafikdesign, Testing und Support-Services spezialisiert hat. Das Unternehmen liefert Lösungen für unterschiedlichste Branchen, darunter Automotive, Telekommunikation, Luftfahrt, Werbung, Gaming, Banking, Immobilien und Gesundheitswesen. Sigma Software fördert die berufliche Weiterentwicklung, bietet weltweit Remote-Work-Möglichkeiten und betreut renommierte Kundinnen und Kunden wie AstraZeneca, Scania und SAS. Das Unternehmen legt Wert auf eine Kultur der kontinuierlichen Weiterbildung, des Mentorings und flexibler Arbeitsumgebungen – und ist damit ein bevorzugter Arbeitgeber für IT-Spezialistinnen und -Spezialisten, die an komplexen Lösungen mit Cutting-Edge-Technologien arbeiten möchten. Sigma Software steht für innovative Lösungen und gestaltet die Zukunft des Engineerings mit – und engagiert sich zugleich gesellschaftlich, unter anderem durch karitative Arbeit in der Ukraine.

Beschreibung

• Design and build scalable, cloud-native data platforms from greenfield to production • Implement near-real-time ingestion pipelines using event-driven patterns • Define and enforce platform standards, including Data Lake / Lakehouse principles, medallion architecture, and data contracts • Refactor and optimise existing Spark and PySpark scripts for performance and maintainability • Introduce best practices for code quality, testing, and CI/CD across data pipelines • Drive adoption of AI tooling and agentic workflows within the data engineering team • Ensure data quality, observability, and reliability across all pipelines and platforms • Develop self-service tooling and microservices to simplify platform usage for other teams

🎯 Anforderungen

• 5+ years of professional experience in Data Engineering • Strong Python and SQL development skills for pipeline development and optimisation • Proficiency in Apache Spark / PySpark, including query optimisation and performance tuning • Hands-on experience with Databricks (preferred) or Snowflake • Experience with at least one major cloud provider: Azure (preferred), AWS, or GCP • Experience with stream processing technologies (Kafka, Spark Structured Streaming) • Solid understanding of ETL/ELT patterns, data modelling (dimensional, Data Vault), and data warehousing • Experience with orchestration tools (Apache Airflow, Azure Data Factory, or equivalent) • Knowledge of Infrastructure as Code (Terraform or equivalent) • Understanding of production-grade system requirements: reliability, scalability, observability, and performance • Upper-Intermediate English level WILL BE A PLUS • Familiarity with RAG pipeline design and LLM integration patterns • Knowledge of data governance frameworks and tools (Unity Catalog, Apache Atlas, or similar) • Experience with dbt for data transformation and modelling • Familiarity with MLflow, Feature Stores, or ML platform integration

🏖️ Vorteile

• Employees can work remotely