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Senior Data Engineer - Datenerfassung / Analytische Nutzung Python (a*)

Standort Hamburg
  • Neu
  • Veröffentlicht am 17.01.2026
  • Festanstellung
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Was du bewegst
  • Die bestehende Data-Analytics-Plattform setzt du in der Praxis um, entwickelst sie fachlich weiter und bringst kontinuierlich Verbesserungsvorschläge aus dem operativen Betrieb ein.
  • Komplexe Datenpipelines und Datenprodukte entwickelst, betreibst und optimierst du entlang der gesamten Wertschöpfungskette – von der Datenerfassung bis zur analytischen Nutzung.
  • Bei Architekturentscheidungen wirkst du fachlich beratend mit, bewertest technische Optionen und unterstützt die Weiterentwicklung der Zielarchitektur.
  • DevOps-Praktiken für Analytics-Lösungen etablierst und verbesserst du kontinuierlich – einschließlich CI/CD, Automatisierung, Monitoring und Betrieb in Azure und Databricks.
  • Datenqualität, Testbarkeit, Sicherheit und Stabilität stellst du sicher und unterstützt darüber hinaus Metadatenmanagement, Datenkataloge und technische Governance.
  • In enger Zusammenarbeit mit Data Engineers, Analytics Engineers, Data Analysts und dem Product Owner gibst du fachliche Orientierung im Team und trägst zu einer effizienten, gemeinschaftlichen Arbeitsweise bei.

Was dich auszeichnet
  • Du hast ein technisches Hochschul- oder Fachhochschulstudium erfolgreich abgeschlossen und bringst eine solide fachliche Basis für deine Aufgaben mit.
  • Mehrjährige Erfahrung im Data Engineering (mindestens fünf Jahre) zeichnet dich aus, sodass du auch komplexe Datenlandschaften souverän beherrschst.
  • Der Umgang mit Python – idealerweise in Kombination mit PySpark – und SQL stellen für dich keine Herausforderung dar und du setzt die Programmiersprachen routiniert in deinem Arbeitsalltag ein.
  • Data-Warehouse- und Lakehouse-Architekturen sind dir vertraut, und du verfügst über tiefe praktische Erfahrung in deren Aufbau und Weiterentwicklung.
  • Auch mit Azure, Databricks und modernen Cloud-Analytics-Stacks arbeitest du sicher und nutzt deren Möglichkeiten zielgerichtet.
  • DevOps-Methoden im Analytics-Umfeld wie CI/CD, Infrastructure as Code und Monitoring wendest du praxisnah an und entwickelst sie weiter.
  • Ein starkes Architekturverständnis sowie die Fähigkeit, technische Konzepte pragmatisch und lösungsorientiert umzusetzen, runden dein Profil ab.
  • Du bist in agilen Arbeitsumgebungen zuhause und arbeitest strukturiert, verantwortungsbewusst und eigenständig.
  • Du verfügst über sehr gute Deutschkenntnisse.

Standort

Hamburger Energienetze GmbH, Hamburg

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