Senior Data Engineer (w/m/d) - Beratung im Bankingumfeld

Mit bankfachlicher und technologischer Expertise sowie vernetztem Denken gibt er Rat und schreitet zur Tat. So begegnet unser Mandant erfolgreich neuen Marktanforderungen und der Digitalisierung von Geschäftsmodellen in der Finanzindustrie und steht den Kunden bei strategischen, fachlichen und methodischen Fragestellungen bei. Als Arbeitgeber legt er Wert auf eine anerkennende Unternehmenskultur, stellt Kompetenz vor Hierarchie und bietet jede Menge Mitgestaltung.

Auch das macht unseren Mandanten immer wieder zum »Great Place to Work«. Es gilt ein hybrides Arbeitsmodell. 50% der Arbeitszeit kann man remote vom Homeoffice aus arbeiten. Die anderen 50% sollte man in der Zentrale in Frankfurt am Main bzw. beim Kunden vornehmlich im Rhein/Main Gebiet sein.

Aufgaben Beratung der Kunden zu skalierbaren und innovativen Datenplattformen (Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse) mit Fokus auf den Dateninfrastrukturen wie Datenbanken und Data Pipelines Verantwortung für Konzeption und Umsetzung der Dateninfrastrukturen und Sicherstellung der Datenqualität, stets eng mit der Fachdomäne verzahnt Auswahl des Tool-Stacks und Entwicklung von Data Pipelines für skalierbare Datenplattformen, vorzugsweise in der Cloud Coaching von Mitarbeitenden sowie Mitgestaltung de technologischen Angebots Architekturentwicklung in agilen Teams und Verantwortung für die Abstimmung sowie die Umsetzung gemeinschaftlich getroffener Architektur- und Designentscheidungen Kontinuierliche persönliche Weiterentwicklung durch agile Teamarbeit, Schulungen und durch den Austausch in der Tech-Community Abwechslungsreiche Projekte bei Deutschlands führenden Finanzinstituten Profil Mindestens drei Jahre Berufserfahrung im Data Engineering Praktische Erfahrung als Data Engineer mit gängigen ETL-Frameworks wie Talend oder Informatica alternativ mit Tools wie Apache Spark, Apache NiFi oder Databricks Praktische Erfahrung mit Data Streaming Tools und Frameworks wie Apache Kafka, Beam oder Apache Flink sowie mit dem Aufsatz von relationalen und dokumentenorientierten Datenbanken Du kannst in den gängigen Stacks Data Pipelines entwickeln und hast praktische Erfahrung mit Java, Python, SQL, oder Scala Erfahrung mit dem Deployment und der Konfiguration und Monitoring von Data Pipelines bei Hyperscalern Wünschenswert: Erfahrung in der Anwendung von Agile, Lean und/oder Continuous-Delivery-Ansätzen (TDD, Continuous Integration, GitOps) Wünschenswert: Kenntnisse im Entwurf von Cloud-native Architekturen mit Technologien wie Kafka, Docker, Helm, Kubernetes, Terraform unter der Nutzung von Domain-driven Design und Microservice-Ansätzen Wünschenswert: Zertifizierungen von Microsoft Azure und/oder Google Cloud Plattform als Data Engineer oder Solutions Architect Entwicklung und Umsetzung von technischen Visionen und Weitergabe Deines technischen Know-hows im Team Abgeschlossenes Hochschulstudium der (Wirtschafts-) Informatik oder vergleichbares Sehr gute Deutsch- (mind. C1-Niveau) und gute Englischkenntnisse Angebot »Great Place to Work« – seit mehreren Jahren in Folge zählt unser Mandant zu den besten Arbeitgebenden Deutschlands Spannende und abwechslungsreiche Projekte im Frankfurter Raum Attraktives Benefitmodell und Mobilitätspaket: Fahre ein e-Car oder einen e-Roller Remote arbeiten, 30+ Urlaubstage, Sabbatical- und Workation-Möglichkeiten Attraktive Weiterbildungsmöglichkeiten wie Trainings, Fortbildungen, Zertifizierungen, Konferenzen und Events Firmenevents und After-Work-Veranstaltungen Neueste Hardware (MacBook Pro oder HP-Laptop, iPhone, iPad und AirPods Pro) auch für Deine private Nutzung Beteiligung am Erfolg des Unternehmens (Aktien) Kinderbetreuungszuschuss Unbefristeter Arbeitsvertrag it deinen vollständigen Bewerbungsunterlagen (Lebenslauf, Zeugnisse und Projektliste) unter Angabe der Gehaltsvorstellung und des frühest möglichen Eintrittstermins.

Wir zeigen einen Auszug und einen Link je Anzeige, und den vollen Text, wenn die Quelle es erlaubt. Genannte Marken und Logos gehören ihren Inhabern.

Veröffentlicht am 01. Nov. 2026

Veröffentlicht am 01. Nov. 2026

Quelle: Statistisches Bundesamt (Destatis), Tabelle; dl-de/by-2-0; eigene Berechnung