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Das könntest du laut kununu User:innen als Data Engineer in Deutschland verdienen

Über uns
Wir als Match on Monday unterstützen einen stark wachsenden, technologiegetriebenen Plattformanbieter mit komplexer, cloud-basierter Dateninfrastruktur.
Im Zentrum steht eine moderne Data Platform als Grundlage für Business Analytics, Insights sowie fortgeschrittene Analytics- und AI-Use-Cases. Das Team baut eine konsequent datengetriebene Kultur in der gesamten Organisation weiter aus.Arbeitsort ist Berlin im Hybrid-Modell.
Aufgaben
Cloud Data Platform weiterentwickeln & betreiben
Eine cloud-basierte Datenplattform kontinuierlich verbessern und ausbauen – mit modernen Data-Technologien
Data-Infrastruktur-Komponenten entwerfen, implementieren, deployen und langfristig betreiben
End-to-End Data Pipelines & Datenmodelle
Datenpipelines von der Rohdaten-Ingestion bis zur konsumierbaren Datenschicht bauen
Strukturierte und unstrukturierte Daten aufbereiten, bereinigen und transformieren
Hochwertige Datenmodelle für Advanced Analytics und AI-Anwendungsfälle entwickeln
Data Quality & Reliability
Data-Quality-Monitoring implementieren, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Pipelines sicherzustellen
Monitoring- und Betriebsaspekte von Data Pipelines und Services mitdenken und umsetzen
Zusammenarbeit & Wissenstransfer
Eng mit Data Engineers und Analysts sowie Kolleg:innen aus der Produkt- und Technologieorganisation zusammenarbeiten
Aktuelle Entwicklungen in Cloud Data Architecture verfolgen und Wissen im Team teilen
Profil
Mehrjährige Erfahrung im Data Engineering sowie fundiertes Know-how im Aufbau robuster, skalierbarer und wartbarer Data Platforms
Umfangreiche praktische Erfahrung im Design und Betrieb von Data Pipelines auf cloud-basierten Plattformen (AWS, GCP) und mit data-nativen Services (z. B. S3, Athena, BigQuery)
Erfahrung mit Data Warehousing sowie Containerisierung (z. B. Kubernetes, Docker)
Fortgeschrittene Kenntnisse in Cloud Networking & Security (z. B. IAM, Security Groups)
Sehr gute Praxis mit Infrastructure as Code
Tiefes Verständnis von Software-Engineering-Best-Practices: Requirements, Version Control, CI/CD, Testing, Deployment und Monitoring
Exzellente SQL-Kenntnisse sowie sehr gute Programmierkenntnisse in Python, idealerweise inkl. Airflow und PySpark
Gutes Verständnis von Streaming-Technologien wie Kafka, Kinesis oder Flink
Sehr gutes Englisch in Wort und Schrift; Deutsch ist ein Plus
Auch wenn du nicht alle Punkte zu 100 % erfüllst: Bewirb dich gern – wichtig sind passende Schwerpunkte, Lernbereitschaft und ein sauberer Engineering-Ansatz.
Wir bieten
Modernes Office-Setup in Berlin und ein Arbeitsmodell mit Präsenz- und Remote-Anteilen
Zusammenarbeit in einem wachsenden Data-/AI-/Marketing-Technology-Umfeld mit ambitionierten Kolleg:innen
Flache Hierarchien und agile Arbeitsweisen
Raum für individuelle Weiterentwicklung und langfristige Zusammenarbeit in einem stabilen Unternehmensumfeld
Ein inklusives, diverses Arbeitsumfeld mit klarer Haltung zu Equal Opportunity und Chancengleichheit
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