(Senior) Data Quality & Automation Engineer (m/w/d)

(Senior) Data Quality & Automation Engineer (m/w/d)

Data Science Mit Skill-Test

• Vollzeit
• Hamburg
• Vor Ort
• Mid-Level
• Start ab sofort
• 69.000 € – 91.000 € / Jahr

Deine Aufgaben

Unser Kunde ist ein führendes Unternehmen im Bereich der Halbleiterentwicklung und -produktion, das sich durch ein starkes internationales Netzwerk auszeichnet. In dieser Position als (Senior) Data Quality & Automation Engineer sind Sie dafür verantwortlich, zuverlässige und skalierbare Datenfundamente für die Forschung und Entwicklung zu schaffen. Sie arbeiten mit komplexen Halbleiterdaten und tragen dazu bei, digitale Zwillinge, fortschrittliche Analysen und effiziente Ausführungen zu ermöglichen, indem Sie Daten vertrauenswürdig, nachvollziehbar und automatisiert gestalten. Zu Ihren Hauptaufgaben gehört es, Datenmodelle für Forschungs- und Entwicklungseinheiten zu definieren und weiterzuentwickeln sowie robuste Datenpipelines und automatisierte Datenqualitätsprüfungen zu entwerfen und zu implementieren. Darüber hinaus verbessern Sie die Nachverfolgbarkeit und das Metadatenmanagement, damit Daten von verschiedenen Teams verstanden, vertraut und wiederverwendet werden können. Sie unterstützen die Entwicklung skalierbarer digitaler Zwillinge, Analysen und Workflow-Automatisierung, indem Sie sicherstellen, dass die Daten den Anforderungen entsprechen. In einem dynamischen und energiegeladenen Umfeld haben Sie die Möglichkeit, an realen, komplexen Datenherausforderungen zu arbeiten und innovative Lösungen zu entwickeln.

Dein Profil

Der ideale Kandidat hat ein Hochschulstudium in Informatik, Ingenieurwesen, Physik, Chemie oder einem verwandten Bereich abgeschlossen und verfügt über relevante Berufserfahrung im Aufbau produktionsreifer Systeme, idealerweise zwischen drei und fünf Jahren für die mittlere und fünf bis acht Jahren für die Senior-Position. Sie bringen umfassende Erfahrung in der Datenverarbeitung, Backend- und Softwareentwicklung mit und haben praktische Fähigkeiten in Python, SQL, APIs und Datenpipelines. Eine nachgewiesene Fähigkeit, zuverlässige Pipelines zu entwerfen und die Validierung komplexer Daten zu automatisieren, ist ebenso erforderlich wie ein starkes Verständnis für Datenqualität, Nachverfolgbarkeit, Schema-Design und Wartbarkeit. Erfahrung in der Automatisierung von Workflows, Dashboard-Erstellung oder der Integration von Ingenieurdaten in betriebliche Prozesse ist von Vorteil. Sie sollten in der Lage sein, in unklaren Umgebungen mit unvollkommenen Prozessen und Altsystemen zu arbeiten und über starke Kommunikationsfähigkeiten in Englisch und Deutsch verfügen, um effektiv mit Ingenieuren, Forschern und Projektbeteiligten zusammenzuarbeiten.

Tech-Stack

Tippe an, was du schon kannst – wir zeigen dir, wie gut die Stelle passt.

0 % Match

Teamfähigkeit Kommunikation Analytisches Denken