Data Engineer

Du bist interessiert an der Stelle als Data Engineer bei audit.neo GmbH ?

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Bitte beachte, dass für diese Stelle eine Arbeitserlaubnis für Deutschland erforderlich ist.

Die Sprachanforderungen für diese Stelle sind: Deutsch - Verhandlungssicher (C2)

Die geschätzte Gehaltsspanne von XING entspricht nicht unbedingt der Gehaltsspanne dieses Jobangebotes.

Als Data Engineer bei audit.neo baust du die Datenpipelines und -prozesse, die unsere Plattform antreiben – von der Transformation roher Eingangsdaten über die Automatisierung der Aufbereitung bis hin zu sauberen, nutzbaren Zielstrukturen. Du arbeitest an echten technischen Herausforderungen rund um große Datenmengen, komplexe Workflows und vielfältige Integrationen – an einem Produkt, das täglich von echten Prüfungsteams genutzt wird. 🚀

Tätigkeiten

• Rohdaten in saubere, strukturierte Zielsysteme überführen – von der Analyse der Datenstruktur bis zur fertigen Transformation.
• Datenaufbereitungs- und Verarbeitungsprozesse automatisieren und so manuelle Aufwände dauerhaft reduzieren.
• Tools und Skripte zur effizienten Datenbearbeitung entwickeln und kontinuierlich verbessern.
• Datenflüsse qualitätssichern und optimieren – mit Blick auf Korrektheit, Nachvollziehbarkeit und Performance.
• Im direkten Austausch mit Kunden deren Fragen und Anforderungen aufnehmen und in konkrete Datenlösungen übersetzen.

Unser Tech-Stack:

KNIME · Python · SQL · Cloud-Infrastruktur (Azure) · Git · BI-Tools · Automatisierung

Anforderungen

Must-have:

• Interesse an Datentransformation und Datenaufbereitung (z. B. mit Python, KNIME oder BI-Tools)
• Freude daran, pragmatische Lösungen für reale Datenprobleme zu entwickeln
• Strukturierte Arbeitsweise und ein gutes Verständnis für Datenqualität und Datenlogik

Nice to have:

• Kenntnisse in der Wirtschaftsprüfung oder einem verwandten Umfeld
• Programmierkenntnisse in Python

Team

Wir sind ein kleines, eingespieltes Data-Team – mit kurzen Wegen, direkter Kommunikation und ohne unnötige Prozesse. Die Rolle ist bei uns keine Randrolle: Du arbeitest produktnah, bringst dich in technische Entscheidungen ein und hast direkten Einfluss darauf, wie unsere Datenflüsse und -prozesse wachsen. Datenpipelines werden gemeinsam gedacht, Lösungen end-to-end entwickelt und zusammen live gebracht.

Das Team sitzt in Stuttgart und arbeitet hybrid. Wie oft du ins Büro kommst, stimmen wir individuell ab – alles zwischen einmal pro Woche und einmal im Monat ist möglich.

Bewerbungsprozess

Unser Bewerbungsprozess ist bewusst unkompliziert und persönlich gehalten. In der Regel starten wir mit einem kurzen Kennenlern-Call mit unserem Head of Data, um fachlich und menschlich einen ersten Eindruck voneinander zu bekommen. Danach laden wir dich zu einem gemeinsamen Termin bei uns im Büro ein (ca. 2–3 Stunden), damit wir uns gegenseitig besser kennenlernen und gemeinsam tiefer in Produkt, Team und technische Themen einsteigen können.

Über das Unternehmen

audit.neo entwickelt die

All-in-One-Plattform für Wirtschaftsprüfer

. Unsere Software bildet den gesamten Prüfungsprozess digital ab – von Auftragsannahme und Risikoanalyse über Datenanalyse und Dokumentation bis zum fertigen Prüfungsbericht. Alles in einem System, ohne Medienbruch.

Was wir bauen

Wirtschaftsprüfung ist hochreguliert, datenintensiv und technisch anspruchsvoller, als viele denken. Unsere Plattform verarbeitet große Datenmengen aus ERP-Systemen, erkennt Auffälligkeiten mit KI und führt Prüfungsteams durch komplexe, mehrstufige Workflows.

Warum audit.neo?

Wir sind ein kleines Team mit hoher Geschwindigkeit und viel Verantwortung. Wer bei uns arbeitet, sieht die eigene Arbeit direkt im Produkt – und das Produkt direkt beim Kunden.

Kurze Entscheidungswege, wenig Overhead, keine Buzzword-Architektur – dafür echter Produktfokus und technische Herausforderungen mit unmittelbarem Impact.

Mostramos trecho e link por vaga, e o texto integral quando a fonte permite. Marcas e logotipos citados pertencem aos seus titulares.

Fonte: Statistisches Bundesamt (Destatis), tabela; dl-de/by-2-0; cálculo da StarIn

Publicada em 01 de nov. de 2026