Senior Data Engineer (m/w/d)

WUND HOLDING GmbH

Job Description

Wir sind der europäische Marktführer im Bereich Thermen und Badewelten. Bei uns steht der Mensch im Mittelpunkt. Wir haben einen hohen Qualitätsanspruch an uns und unsere Arbeit. Wir sind flexibel in der Zielerreichung, weil wir auf Augenhöhe arbeiten. Daher legen wir Wert auf verschiedene Perspektiven die uns als Team auf dem Weg zum Ziel begleiten.
Teamwork makes the Dream work - so bleibt noch genügend Zeit für das Leben außerhalb unserer Thermenwelt. Unsere Visionen für die Zukunft sind stark. Wir sind stolz auf unsere Mitarbeiter... und wir freuen uns auf neue Teammitglieder die unsere Visionen mitentwickeln.


Wir bieten dir ein modernes Arbeitsumfeld mit innovativer technischer Ausstattung und spannenden Projekten im Bereich Data & Analytics. Du wirst maßgeblich zur Weiterentwicklung unserer BI- und Dateninfrastruktur beitragen und Einfluss auf datengetriebene Entscheidungen nehmen. Flache Hierarchien und kurze Entscheidungswege prägen unsere Arbeit und fördern eine agile und kreative Zusammenarbeit.

  • Wir bieten dir von Anfang an ein unbefristetes Arbeitsverhältnis
  • Du kannst remote arbeiten - wir treffen uns jedoch regelmäßig als Team an unseren verschiedenen Standorten
  • Wir sind fürsorglich und unterstützen dich bei deiner Altersvorsorge - über die gesetzliche Pflicht hinaus
  • Du bist verantwortlich für Deine Aufgaben
  • Du darfst an spannenden Weiterbildungsmöglichkeiten teilnehmen
  • Du erhältst attraktive Zusatz- und Sozialleistungen
  • Wir unterstützen dich bei der Kinderbetreuung durch einen KITA-Zuschuss
  • Getränke vor Ort gehen auf uns
  • Du profitierst von unseren Kooperationen
  • Durch unsere Mitarbeiter-App erhältst du Zugang zu allen neuen Infos rund um deinen Arbeitsplatz
  • Damit auch du alle unsere Angebote nutzen kannst, stehen dir im Rahmen der verfügbaren Mitarbeiter-Credits, Eintritte und weitere Benefits in der App zur Verfügung
  • Mit unseren Kooperationspartnern profitierst du von den Angeboten für Fahrradleasing und/oder Firmenfitness
  • Wir sind eine ziemlich coole Truppe und freuen uns auf dein Onboarding


  • Entwicklung und Wartung von serverlosen Datenpipelines (ELTR) auf AWS oder vergleichbaren Cloud-Plattformen zur Integration und Verarbeitung von Daten
  • Aufbau und Optimierung von Datenarchitekturen in Snowflake oder vergleichbaren Cloud Data Warehouses
  • Implementierung und Verwaltung von ETL/ELT-Prozessen mit Python in einer serverlosen Umgebung
  • Aufbau und Optimierung von Star Schema-Datenmodellen zur Unterstützung von BI- und Reporting-Anforderungen
  • Sicherstellung der Datenqualität und -konsistenz durch Implementierung von Datenvalidierungen und -überwachungen
  • Aufbau und Pflege von CI/CD-Pipelines zur Automatisierung von Deployments und Datenverarbeitungsprozessen
  • Nutzung von Docker zur Containerisierung und Bereitstellung von Data Engineering Lösungen
  • Performance-Tuning und Optimierung von Datenverarbeitungsprozessen zur Sicherstellung effizienter und skalierbarer Datenflüsse

Das brauchen WIR...


  • Mehrjährige Berufserfahrung (mind. 3 Jahre) als Data Engineer oder in einer vergleichbaren Rolle
  • Sehr gute Kenntnisse in SQL sowie Erfahrung mit Cloud Data Warehouses wie Snowflake, Redshift oder BigQuery
  • Programmierkenntnisse in Python zur Entwicklung serverloser Workflows und Datenverarbeitungsskripte
  • Erfahrung mit serverlosen Architekturen auf AWS (Lambda, Step Functions) oder vergleichbaren Cloud-Plattformen (z.B. Azure Functions, Google Cloud Functions)
  • Kenntnisse in CI/CD-Pipelines (z.B. GitHub Actions, Jenkins, GitLab CI) zur Automatisierung von Deployments
  • Erfahrung mit Docker zur Containerisierung und Bereitstellung von Datenverarbeitungsprozessen
  • Kenntnisse in Datenmodellierung (z.B. Star Schema) und Best Practices für Data Warehousing
  • Analytisches Denkvermögen und die Fähigkeit, komplexe Datenflüsse zu optimieren
  • Teamfähigkeit und Kommunikationsstärke zur Zusammenarbeit mit Data Analysts und Business Stakeholdern

Nice-to-Have:

  • Erfahrung in der Anwendung von Machine Learning-Techniken
  • Kenntnisse in Monitoring und Logging von Datenpipelines (z.B. mit CloudWatch, Prometheus, ELK Stack)
  • Verständnis von Data Governance und Sicherheitsrichtlinien in Dateninfrastrukturen
  • Kenntnisse in NoSQL-Datenbanken (z.B. MongoDB, Cassandra)

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