Senior Data Engineer (d/m/w) Banking / Data Analytics Personalisierung

Die Sparkassen Rating und Risikosysteme (SR) ist der zentrale Dienstleister für Verfahren des Risikomanagements in der Sparkassen-Finanzgruppe. Wir unterstützen die Institute mit Standardlösungen in den Bereichen der Risikomessung und -steuerung, der regulatorischen Banksteuerung sowie im Vertrieb mit Data-Analytics-Lösungen. Gemeinsam mit unseren Partnern bieten wir den Instituten, von der Konzeption der Verfahren, über deren Weiterentwicklung, IT-Umsetzung und Umsetzungsunterstützung, zentrale und standardisierte Lösungen an.

Senior Data Engineer (d/m/w) – Banking | Data Analytics Personalisierung

ab sofort suchen wir im Fachbereich Data Analytics Kundenansprache

• Du konzipierst, implementierst und betreibst robuste Data-Pipelines und Plattformen, um den Vertrieb und die Fachbereiche in der Sparkassen-Finanzgruppe mit hochwertigen Daten zu versorgen
• Du entwickelst und optimierst ETL- / ELT-Strecken, Data-Warehouse- und (Lakehouse-)Architekturen für Reporting, Analytics und Machine-Learning-Anwendungen
• Du modellierst Daten (z. B. nach DWH-Standards) und stellst Datenqualität, -konsistenz und Nachvollziehbarkeit entlang der gesamten Datenstrecke sicher
• Du arbeitest eng mit Data Scientists, Analyst:innen, Fachabteilungen und IT zusammen, um Anforderungen aufzunehmen und in skalierbare technische Lösungen zu übersetzen
• Du überwachst und optimierst Performance, Stabilität und Kosten der Datenplattformen und sorgst für ein hohes Maß an Automatisierung (z. B. CI / CD, Infrastructure as Code)
• Du strukturierst Deine Arbeit in JIRA, dokumentierst Architektur, Datenflüsse und Entscheidungen in Confluence und teilst Dein Wissen im Team

• Abgeschlossenes Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Mathematik, Physik, Ingenieurwissenschaften oder durch Berufserfahrung und Fortbildungsmaßnahmen erworbene gleichwertige Kenntnisse
• Mehrjährige Berufserfahrung als Data Engineer, DWH- / BI-Entwickler:in oder in einer vergleichbaren Rolle, idealerweise im Bankenumfeld bzw. in der Finanzbranche
• Fundierte Kenntnisse in SQL sowie einer Programmiersprache wie Python (gern auch Scala / Java) und sicherer Umgang mit relationalen und idealerweise auch verteilten Datenbanksystemen
• Erfahrung im Aufbau und Betrieb von ETL- / ELT-Prozessen, in der Datenmodellierung (z. B. Star-Schema, Data Vault) und im Umgang mit großen Datenmengen
• Praxiserfahrung mit modernen Datenplattformen und -technologien (z. B. Apache Spark, Kafka, Cloud-Dienste wie Azure / AWS / GCP oder vergleichbare On-Premise-Lösungen)
• Kenntnisse in CI/CD, Versionsverwaltung (Git) und Container-Technologien (z. B. Docker, Kubernetes) sind von Vorteil
• Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift auf C1-Niveau