Senior Data Engineer (m/w/d)
SV Kaufmännischer Service GmbH & Co. KG · Remote
Die SV Gruppe – Schwäbischer Verlag GmbH & Co. KG Drexler, Gessler zählt mit mehr als 4.000 Mitarbeitern an über 100 Standorten in sechs Bundesländern zu den führenden Medienunternehmen Deutschlands. Wir stehen für unabhängigen regionalen Qualitätsjournalismus sowie für Kompetenz und Innovation in den Bereichen Logistik, Fulfillment, Tourismus und Kreativdienstleistungen.
Gestalte mit uns die Datenplattform der Zukunft
Die SV Gruppe entwickelt ihre Datenlandschaft konsequent weiter und baut ein modernes Data Warehouse auf Basis von Cloud-Technologien auf. Dafür suchen wir einen erfahrenen Senior Data Engineer (m/w/d), der technische Exzellenz mit einem tiefen Verständnis für Geschäftsprozesse verbindet.
In dieser Schlüsselrolle gestaltest du unsere Datenarchitektur aktiv mit, etablierst Standards für Datenqualität und Modellierung und schaffst die Grundlage für datengetriebene Entscheidungen sowie zukünftige KI-Anwendungen.
Deine Aufgaben
- Du gestaltest die Zielarchitektur unseres neuen DWH auf BigQuery mit und setzt sie um, von der Rohdatenschicht bis zu fachlich sauberen Data Marts.
- Du entwickelst und pflegst dbt-Modelle, inklusive Tests, Dokumentation und klarer Konventionen, an denen sich das Team orientieren kann.
- Du baust die semantische Schicht mit auf: einheitliche Kennzahlendefinitionen, die in Power BI genauso funktionieren wie für LLM-basierte Anwendungen und Agenten.
- Du bindest bestehende und neue Datenquellen an (APIs, Datenbanken, Dateien) und automatisierst Workflows, unter anderem mit n8n.
- Du verantwortest die Datenqualität: Validierungen, Plausibilitätsprüfungen, Monitoring und Alerting für Pipelines.
- Du stimmst dich eng mit den Fachbereichen ab, übersetzt deren Anforderungen in belastbare Datenmodelle und erklärst die Ergebnisse verständlich.
- Du bringst Best Practices ins Team (CI/CD, Code Reviews, Versionierung in GitLab) und unterstützt jüngere Kolleg:innen.
Was du fachlich mitbringst
- Ein abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Mathematik oder eine vergleichbare Qualifikation, alternativ einen entsprechenden praktischen Werdegang
- Mehrere Jahre Erfahrung im Data Engineering, idealerweise beim Aufbau eines Data Warehouse
- Sehr gute SQL-Kenntnisse und praktische Erfahrung mit dbt
- Erfahrung mit einem Cloud Data Warehouse, am besten BigQuery bzw. Google Cloud
- Ein solides Verständnis von Datenmodellierung (z. B. Dimensional Modeling, Data Vault) und von Konzepten wie Semantic Layer oder Metrics Layer
- Python-Kenntnisse für Integrationen und Automatisierung
- Erfahrung mit Git-basierten Workflows und CI/CD
- Wünschenswert: Erfahrung mit Power BI, n8n oder anderen Orchestrierungstools sowie erste Berührungspunkte mit KI-Anwendungen auf Unternehmensdaten (z. B. RAG, Text-to-SQL)
- Sicherheit im Umgang mit personenbezogenen Daten und DSGVO-Anforderungen
- Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse
Was dich als Person ausmacht
- Du organisierst deine Projekte selbst: Du planst, setzt Prioritäten, behältst Abhängigkeiten im Blick und lieferst verlässlich.
- Du kommunizierst klar und zielgruppengerecht und kannst technische Zusammenhänge auch für Fachbereiche ohne Datenhintergrund verständlich aufbereiten.
- Du fragst nach, wenn Anforderungen unklar sind, und sagst auch mal Nein, wenn etwas nicht sinnvoll ist.
- Du übernimmst Verantwortung für deine Ergebnisse und denkst über die eigene Pipeline hinaus.
- Du teilst dein Wissen gern und hast Freude daran, andere weiterzubringen.
- Du bleibst gelassen, wenn sich Prioritäten verschieben, und behältst trotzdem das Zielbild im Blick.
Das bieten wir dir
- Eine verantwortungsvolle Schlüsselposition mit großem Gestaltungsspielraum.
- Die Möglichkeit, die Datenstrategie und Architektur der SV Gruppe maßgeblich mitzugestalten.
- Moderne Technologien und spannende Projekte rund um Daten, Analytics und KI.
- Flexible Arbeitszeiten und mobiles Arbeiten.
- Individuelle Weiterbildungs- und Entwicklungsmöglichkeiten.
- Attraktive Vergütung
- Kollegiales Arbeitsumfeld mit kurzen Entscheidungswegen und einer offenen Unternehmenskultur.