Über das Unternehmen
GFT Technologies ist ein global agierendes Unternehmen im Bereich der digitalen Transformation mit über 12.000 Technologie-Expertinnen und -Experten in mehr als 20 Ländern. Das Unternehmen konzipiert KI-zentrierte Lösungen für die Daten- und KI-Transformation, modernisiert Technologie-Infrastrukturen und entwickelt Kernsysteme für führende Banken, Versicherungen, Industrie- und Robotik-Unternehmen.
Die Rolle
Als Senior Data Platform Engineer übernimmst du eine fachlich führende Rolle in Transformationsprojekten mit Schwerpunkt auf regulierten Branchen, insbesondere Financial Services. Du verbindest strategisches Governance-Design mit operativer Umsetzung und stellst sicher, dass Datenplattformen leistungsfähig, regulatorisch compliant, auditierbar und KI-ready sind.
Aufgaben
- Design und Implementierung skalierbarer Datenplattformen in Cloud-Umgebungen (Azure, AWS, GCP)
- Entwicklung moderner ELT/ETL- und Streaming-Pipelines für Batch- und Near-Real-Time-Verarbeitung
- Umsetzung von Lakehouse-Architekturen unter Nutzung offener Storage- und Table-Formate
- Datenmodellierung nach Data Vault 2.0 oder Kimball basierend auf fachlichem und architektonischem Kontext
- Entwicklung konsumfertiger Datenprodukte für Analytics-, Reporting- und KI-Anwendungsfälle
- Datenvorbereitung für Machine-Learning-Use-Cases inklusive Feature-Engineering-Logiken
- Sicherstellung von Datenqualität, Performance und Kostenoptimierung in der Cloud
- Implementierung von Orchestrierung, Automatisierung und CI/CD-Prozessen für produktionsreife Plattformen
- Enge Zusammenarbeit mit Data Architects, Governance-Teams und Data Scientists
- Übernahme technischer Verantwortung innerhalb konkreter Umsetzungsprojekte
Anforderungen
- Mindestens 3-5 Jahre Erfahrung im Aufbau moderner Datenplattformen
- Fundierte Kenntnisse in mindestens einer Cloud-Plattform (Azure, AWS oder GCP)
- Sehr gute SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit Python oder vergleichbaren Sprachen
- Erfahrung mit Streaming-Technologien (Kafka, Pub/Sub, Kinesis oder vergleichbar)
- Praxis in der Datenmodellierung nach Data Vault 2.0 und/oder Kimball
- Verständnis moderner Lakehouse-Architekturen und offener Speicherformate
- Erfahrung mit Orchestrierung und Automatisierung von Datenpipelines
- Know-how in Performance- und Kostenoptimierung in Cloud-Umgebungen
- Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Analytics- und Data-Science-Teams
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
Benefits
- Flexible Arbeitszeiten mit individuellen Modellen, Workation und Sabbaticals
- Mobiles Arbeiten und Homeoffice
- Flache Hierarchien und offene Unternehmenskultur
- Zugang zu globalem Netzwerk von 12.000 Talenten in über 20 Ländern
- Weiterbildung, Konferenzen und Zertifizierungen
- Standortbezogene Zusatzleistungen (JobRad, Betriebliche Altersvorsorge)
- Arbeit mit neuesten Technologien und führenden Konzernen