Summary
✨ AI‑Generated
Join an industrial technology team as a senior data engineer responsible for building scalable data models, SQL transformations and ELT pipelines on a modern cloud data platform. You’ll analyze procurement data from an enterprise resource planning system, develop extraction and transformation logic, optimize complex SQL workloads, support migrations and harmonization, and deliver high-quality data for analytics and AI.
Highlights
Senior data engineering opportunity focused on scalable data models, modern cloud data platforms, SAP procurement processes, advanced SQL and AI-ready data, with substantial technical ownership over data quality and performance.
Description
Als mittelständisches Unternehmen und verlässlicher Partner der Industrie liefert Schmitt Engineering umfassende technische Expertise.
Unsere Tätigkeiten erstrecken sich entlang der Prozesskette von der Planung und Projektierung über die Entwicklung und Konstruktion bis hin zur Fertigung, Montage und Inbetriebnahme.
Ist Technik auch Ihre Leidenschaft? Dann werden Sie Teil unseres Teams und entwickeln mit uns die Zukunft.
Ihre Aufgaben:
Entwicklung und Pflege skalierbarer Datenmodelle, SQL-Transformationen und ELT-Pipelines in Snowflake und dbt sowie Aufbau semantischer und Reporting-SchichtenAnalyse und Modellierung von SAP-MM-Beschaffungsprozessen und -Daten einschließlich Entwicklung von Extraktions- und Transformationslogiken sowie Unterstützung bei Migration und HarmonisierungEntwicklung und Optimierung komplexer SQL-Lösungen zur Verbesserung der Performance von Datenmodellen, Datenladeprozessen, Reporting und Snowflake-UmgebungenBereitstellung hochwertiger, KI-fähiger Daten und Schnittstellen einschließlich Datenverträgen, Datenaufbereitung, Feature Engineering sowie Retrieval-, Anreicherungs- und KontextdatenSicherstellung von Datenqualität, Governance und Nachvollziehbarkeit durch Monitoring, Validierung, Reconciliation, Data Lineage, Dokumentation und Einhaltung relevanter StandardsEnge Zusammenarbeit mit AI Backend Engineers, Procurement SMEs und weiteren Fachbereichen sowie technische Beratung bei Architektur- und Lösungsdesign, Coaching, kontinuierlicher Verbesserung sowie Incident- und Root-Cause-Analysen
Ihr Profil:
Abgeschlossenes Studium im Bereich Informatik, Data Engineerings, Informationssysteme, Mathematik, Ingenieurwissenschaften oder eine vergleichbare QualifikationBerufserfahrung im Data Engineering oder in der Data-Warehouse-Entwicklung sowie in der Arbeit mit unternehmensweiten Beschaffungs- oder ERP-Daten und geschäftskritischen AnalyseplattformenErfahrung im Data-Warehouse-Design, Dimensional Modeling sowie mit ELT-/ETL-Frameworks und skalierbaren DatenplattformenSicherer Umgang mit Snowflake, dbt und SQL auf Expertenniveau sowie mit SQL Performance Tuning, Query- und Datenmodelloptimierung, Workload-Analyse sowie Snowflake-Warehouse-Performance- und KostenoptimierungKenntnisse im Bereich Data Validation Frameworks, Reconciliation-Prozessen, Metadatenmanagement, Data Lineage und Root-Cause-AnalysenFundierte Kenntnisse der SAP-MM-Prozesse und -Tabellen, insbesondere zu Bestellanforderungen, Bestellungen, Verträgen, Einkaufsinfosätzen (PIR), Bezugsquellenlisten, Quotierungsvereinbarungen, Materialien, Lieferanten, Preiskonditionen und EinkaufsorganisationenIdealerweise Kenntnisse in Python, Snowpark, Git/GitLab, CI/CD-Pipelines, REST-APIs, AWS- oder Azure-Cloud-Plattformen sowie Qlik und Power BI Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Note:
Please be aware that German is the working language in our project and good German language skills (level B2+) are a prerequisite for the position.
Wir bieten Ihnen folgende Benefits:
Übertarifliche Vergütungsstruktur, Urlaubs- und Weihnachtsgeld, betriebliche AltersvorsorgeUnbefristeter Arbeitsvertrag30 Tage UrlaubFlexible Arbeitszeitmodelle und Homeoffice-MöglichkeitenMitarbeiter-EmpfehlungsprogrammMitarbeitereventsÜber 30 Jahre Know-how und abwechslungsreiche Projekte in Hochtechnologiebranchen
Senden Sie uns bitte Ihre kompletten Bewerbungsunterlagen unter Angabe des frühestmöglichen Eintrittstermins und Ihrer Gehaltsvorstellung.
