{"id":131006,"title":"Data Engineer (m/w/d) - mit Schwerpunkt Datenmodellierung","company":"NPG Digital GmbH","city":"Ulm","region":"Baden-Württemberg","location":"Ulm, Baden-Württemberg","work_model":"unknown","employment_type":"full_time","employment":["full_time"],"roles":["data_engineering"],"visa":"not_mentioned","relocation":"not_mentioned","posted_at":"2026-11-02T07:43:34+00:00","tools":["SQL","dbt","BigQuery","Python","Git","Apache Airflow","CI/CD","Infrastructure as Code"],"seniority":"unknown","years_experience_min":null,"german_requirement":"required","german_level":"C1","english_requirement":"not_mentioned","english_level":"unspecified","team_language":"unknown","confidence":0.9,"method":"rules","language_badge":"German required (C1)","language_evidence":"Sehr gute Deutschkenntnisse, mindestens auf C1-Niveau.","requirements_snippet":"Mehrjährige Berufserfahrung im Data Engineering oder in einer vergleichbaren Rolle. 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Wir verbinden die Flexibilität und Innovationskraft mit der Sicherheit eines Konzerns, indem wir in einer dynamischen Du-Kultur arbeiten, die geprägt ist von flachen Hierarchien und einem engen Zusammenhalt im Team.\n\nIm Data Team der NPG Digital entwickelst du unsere Datenplattform weiter: von der Verarbeitung der Event- und Geschäftsdaten bis zu den Modellen in unserem Data Warehouse. Dein Schwerpunkt liegt auf der Datenmodellierung, denn saubere Modelle sind die Grundlage für Analysen, Dashboards, A/B-Tests und Personalisierung.\n\nWarum dieser Job für Dich interessant ist\n\nDu arbeitest an der gesamten Strecke von Datenpipelines über das Warehouse bis zu Analytics. Dabei gestaltest du vor allem die Struktur unseres Data Warehouse maßgeblich mit, von Fakten und Dimensionen bis zu performanten Modellen für große Eventdaten. Gemeinsam mit Data Engineers, Analytics Engineers und Data Analysts entwickelst du Lösungen und Standards, die Daten für das ganze Haus nutzbar machen. Mit KI verändert sich unsere Arbeit: Den Code schreiben zunehmend Coding Agents. Den Unterschied machst du, wenn du die Geschäftslogik verstehst, sauber modellierst und Anforderungen so präzise formulierst, dass ein Agent sie zuverlässig umsetzen kann.\n\nDein Impact bei uns:\n\n•\nDu schaffst eine verlässliche Datenbasis für Produkt, Redaktion, Marketing und Vermarktung.\n\n•\nDu entwickelst wiederverwendbare Datenmodelle und effiziente Verarbeitungsschritte.\n\n•\nDu verbesserst gemeinsam mit dem Team die Qualität, Wartbarkeit und Performance unserer Datenplattform.\n\nDeine Aufgaben:\n\n•\nKonzeption und Umsetzung dimensionaler Datenmodelle nach Kimball: Fakten- und Dimensionstabellen, Star Schemas und Conformed Dimensions.\n\n•\nAufbau performanter One Big Tables (OBT) und Wide Tables sowie Modellierung von Historisierung (Slowly Changing Dimensions, Snapshots).\n\n•\nWeiterentwicklung unserer dbt-basierten Warehouse-Architektur und gemeinsamer Modellierungsstandards.\n\n•\nEntwicklung und Betrieb von Datenpipelines für Event- und Geschäftsdaten, inklusive Snowplow-Daten im Terabyte-Bereich und inkrementeller Verarbeitungslogik.\n\n•\nPerformance- und Kostenoptimierung in BigQuery, etwa durch passende Partitionierung und Clustering.\n\n•\nAbsicherung der Datenqualität durch Tests, Monitoring und nachvollziehbare Dokumentation.\n\n•\nWeiterentwicklung von Orchestrierung, CI/CD, unserer Kubernetes-basierten Infrastruktur und Infrastructure as Code mit OpenTofu.\n\n•\nKlärung von Anforderungen und Geschäftslogik mit Analytics Engineers, Data Analysts und Fachbereichen und Ausarbeitung präziser Spezifikationen, die Coding Agents umsetzen, inklusive Review der Ergebnisse.\n\nDas bringst Du mit:\n\n•\nMehrjährige Berufserfahrung im Data Engineering oder in einer vergleichbaren Rolle.\n\n•\nPraktische Erfahrung mit dimensionaler Modellierung nach Kimball, einschließlich Historisierung und inkrementeller Modelle.\n\n•\nSehr gute SQL-Kenntnisse, auch bei großen Datenmengen, und Erfahrung mit dbt oder vergleichbaren Werkzeugen zur Transformation von Daten.\n\n•\nErfahrung mit der Entwicklung und dem Betrieb von Datenpipelines.\n\n•\nErfahrung mit Cloud Data Warehouses, idealerweise BigQuery.\n\n•\nGute Python-Kenntnisse.\n\n•\nEinen sicheren Umgang mit Git und Interesse an gemeinsamen Entwicklungsstandards und Code Reviews.\n\n•\nSehr gute Deutschkenntnisse, mindestens auf C1-Niveau.\n\n•\nVerständnis für Geschäftslogik und Datenmodelle, um Coding Agents präzise anzuleiten und ihre Ergebnisse fachlich wie technisch kritisch zu prüfen.\n\nDarüber freuen wir uns zusätzlich:\n\n•\nErfahrung mit unterschiedlichen Modellierungsansätzen und ein Gespür dafür, wann welcher Ansatz passt.\n\n•\nErfahrung mit Eventdaten, beispielsweise aus Snowplow.\n\n•\nKenntnisse in Orchestrierung, etwa mit Airflow, sowie in CI/CD und Infrastructure as Code mit OpenTofu oder Terraform.\n\nDu musst nicht jedes Tool kennen. Entscheidend ist, dass du Daten zuverlässig verarbeiten kannst, in Datenmodellen denkst und Wert auf saubere, nachvollziehbare Lösungen legst.\n• Erfahrung im Medien- oder Digitalumfeld, etwa mit Abo-, Reichweiten- oder Werbedaten.\n\nDas bieten wir Dir:\n• Eine Rolle mit echtem Einfluss auf unsere Datenplattform und die Architektur unseres Data Warehouse\n• Unbefristete Festanstellung in einem wirtschaftlich stabilen Medienunternehmen\n• Moderne Data-Umgebung (dbt, BigQuery, Snowplow, Lightdash) mit großen Datenmengen und klaren Use Cases\n• Individuelle Weiterbildungsangebote, fachlich wie persönlich\n• Du-Kultur, flache Hierarchien und kurze Entscheidungswege\n• Ein kollegiales, unterstützendes Team mit regelmäßigen Teamevents\n• Attraktive Corporate Benefits, vergünstigtes Jobticket und Sportangebote\n\nKlingt nach Deinem nächsten Schritt?\n\nDann bewirb dich unkompliziert und ohne lange Anschreiben. Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen und gemeinsam eine Datenplattform zu bauen, der alle vertrauen.","responsibilities_text":"•\nKonzeption und Umsetzung dimensionaler Datenmodelle nach Kimball: Fakten- und Dimensionstabellen, Star Schemas und Conformed Dimensions.\n•\nAufbau performanter One Big Tables (OBT) und Wide Tables sowie Modellierung von Historisierung (Slowly Changing Dimensions, Snapshots).\n•\nWeiterentwicklung unserer dbt-basierten Warehouse-Architektur und gemeinsamer Modellierungsstandards.\n•\nEntwicklung und Betrieb von Datenpipelines für Event- und Geschäftsdaten, inklusive Snowplow-Daten im Terabyte-Bereich und inkrementeller Verarbeitungslogik.\n•\nPerformance- und Kostenoptimierung in BigQuery, etwa durch passende Partitionierung und Clustering.\n•\nAbsicherung der Datenqualität durch Tests, Monitoring und nachvollziehbare Dokumentation.\n•\nWeiterentwicklung von Orchestrierung, CI/CD, unserer Kubernetes-basierten Infrastruktur und Infrastructure as Code mit OpenTofu.\n•\nKlärung von Anforderungen und Geschäftslogik mit Analytics Engineers, Data Analysts und Fachbereichen und Ausarbeitung präziser Spezifikationen, die Coding Agents umsetzen, inklusive Review der Ergebnisse.","requirements_text":"•\nMehrjährige Berufserfahrung im Data Engineering oder in einer vergleichbaren Rolle.\n•\nPraktische Erfahrung mit dimensionaler Modellierung nach Kimball, einschließlich Historisierung und inkrementeller Modelle.\n•\nSehr gute SQL-Kenntnisse, auch bei großen Datenmengen, und Erfahrung mit dbt oder vergleichbaren Werkzeugen zur Transformation von Daten.\n•\nErfahrung mit der Entwicklung und dem Betrieb von Datenpipelines.\n•\nErfahrung mit Cloud Data Warehouses, idealerweise BigQuery.\n•\nGute Python-Kenntnisse.\n•\nEinen sicheren Umgang mit Git und Interesse an gemeinsamen Entwicklungsstandards und Code Reviews.\n•\nSehr gute Deutschkenntnisse, mindestens auf C1-Niveau.\n•\nVerständnis für Geschäftslogik und Datenmodelle, um Coding Agents präzise anzuleiten und ihre Ergebnisse fachlich wie technisch kritisch zu prüfen.\nDarüber freuen wir uns zusätzlich:\n•\nErfahrung mit unterschiedlichen Modellierungsansätzen und ein Gespür dafür, wann welcher Ansatz passt.\n•\nErfahrung mit Eventdaten, beispielsweise aus Snowplow.\n•\nKenntnisse in Orchestrierung, etwa mit Airflow, sowie in CI/CD und Infrastructure as Code mit OpenTofu oder Terraform.\nDu musst nicht jedes Tool kennen. 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