{"id":52294,"title":"Senior Data Engineer - Data Warehouse & Lakehouse (m/w/d)","company":"ORDIX AG","city":"Wiesbaden","region":"Hessen","location":"65205 Wiesbaden","work_model":"unknown","employment_type":"full_time","employment":["full_time"],"roles":["data_engineering"],"visa":"not_mentioned","relocation":"not_mentioned","posted_at":"2026-10-27T00:00:00+00:00","tools":["SQL","Python","Spark","dbt","Azure","Informatica","Databricks","Vault"],"seniority":"senior","years_experience_min":4,"german_requirement":"required","german_level":"C1","english_requirement":"required","english_level":"unspecified","team_language":"unknown","confidence":0.9,"method":"rules","language_badge":"German required (C1)","language_evidence":"Deutsch C1 und gutes Englisch","requirements_snippet":"- Informatikstudium oder vergleichbare Ausbildung, mindestens 4 Jahre Berufserfahrung im Data Engineering - Aktuelle, umfangreiche Hands-on-Erfahrung im Aufbau von Data- Warehouse- und Lakehouse-Lösungen - Sehr gute SQL- und …","url":"https://www.arbeitsagentur.de/jobsuche/jobdetail/14922-146450-S","source":"bundesagentur","agency":null,"description_text":"ORDIX AG\n\nMach gemeinsam mit ORDIX den nächsten Schritt in deiner Karriere!\n\nÜber uns\n\nSeit 35 Jahren sind wir ein zuverlässiger Partner namhafter Kunden aus dem Finanz- und Bankensektor, der Industrie und dem Handel sowie von öffentlichen Auftraggebern. Für unseren Erfolg stehen mehr als 230 Berater:innen, Entwickler:innen und Projektmanager:innen. Sie konzipieren und entwickeln maßgeschneiderte IT-Lösungen, die unseren Kunden dabei helfen, erfolgreich zu sein. Wir fördern den internen Meinungs- und Wissensaustausch unserer Mitarbeitenden.\n\nUnser Fachwissen und unsere Praxiserfahrungen geben wir sowohl in der Projektarbeit, im Rahmen unserer Services als auch durch unsere Seminare weiter.\n\nIhre Aufgaben\n\nWas dich erwartet\n\n- Datenlösungen auf modernen Plattformen entwickeln, vom Data Warehouse bis zum Lakehouse\n- Datenstrecken bauen, von der Anbindung der Quellsysteme bis zum fertigen Datenmodell, und Daten für BI-Reporting und KI-Use-Cases bereitstellen\n- Test und Deployment der Datenstrecken automatisieren, auf Plattformen wie Databricks, Microsoft Fabric, Cloudera oder Stackable\n- Die technische Umsetzung in Teilprojekten verantworten und eng mit Architektur, Kunden und Fachbereichen abstimmen\n- Für Qualität sorgen: Code Reviews, Tests, Monitoring der Datenstrecken, Dokumentation\n- Außerdem: bei Architekturentscheidungen mitreden, Tools bewerten, Kolleg:innen coachen und als Referent:in in Seminaren Wissen weitergeben\n\nDeine Perspektive:\n\nWeiterentwicklung zum Technical Lead oder Architect, dabei weiter hands-on.\n\nIhr Profil\n\nDas bringst du mit\n\n- Informatikstudium oder vergleichbare Ausbildung, mindestens 4 Jahre Berufserfahrung im Data Engineering\n- Aktuelle, umfangreiche Hands-on-Erfahrung im Aufbau von Data- Warehouse- und Lakehouse-Lösungen\n- Sehr gute SQL- und Python-Kenntnisse, Erfahrung mit Apache Spark\n- Erfahrung mit Datenintegrations-Tools (z. B. dbt, Azure Data Factory, Informatica) und Lakehouse-Plattformen (z. B. Databricks, Microsoft Fabric, Cloudera, Stackable)\n- Fundierte Datenmodellierung (dimensional oder Data Vault), Git, CI/CD und Container (Docker, Kubernetes)\n- Technologische Breite statt Festlegung auf ein Produkt, und die Fähigkeit, Technik auch Fachbereichen verständlich zu erklären\n- Deutsch C1 und gutes Englisch\n\nVon Vorteil:\n\n- Infrastructure as Code (z. B. Terraform)\n- Scrum und fachliche Anleitung von Kolleg:innen\n- Erfahrung als Referent:in oder Trainer:in\n- Branchenkenntnis in Banken, Versicherungen oder Behörden\n\nIhre Vorteile\n\n- Großes Knowhow-Netzwerk\nErweitere stetig Dein Wissen\n- Kreative Freiräume\nFinde neue Ideen und bringe Dich ein\n- Moderne Arbeitsplätze im Office und zu Hause\nDu suchst Dir Dein passendes Equipment aus\n- Ausgeglichene Mischung aus Remote Work / Mobilem Arbeiten und Präsenz im Büro bzw. beim Kunden\nSo hast Du maximale Flexibilität\n- Einen unbefristeten Arbeitsvertrag\nFür einen sicheren Arbeitsplatz\n- 10 Weiterbildungstage pro Jahr\nNutze die Chance, Neues zu lernen und Dein Profil zu schärfen\n- Reisezeit und Weiterbildung sind Arbeitszeit\nWir sind fair\n- 30 Tage Urlaub, Gleitzeit, Überstundenausgleich durch Freizeit oder Vergütung\nFür Deine Erholung und die Vereinbarkeit von Familie und Beruf\n- Einen Firmenwagen - auch zur privaten Nutzung\nMit Rundum-sorglos-Paket; vorzugsweise als E- oder Hybridfahrzeug\n- Fahrrad-/E-Bike-Leasing\nKomm gesund und umweltfreundlich durch den Alltag\n- Altersvorsorge | VWL\nFür Deine sichere Zukunft\n- Betriebliche Krankenversicherung\nFür Deine Gesundheit\n- Übernahme von Kinderbetreuungskosten\nEltern haben schon genug Verpflichtungen\n- Auf Wunsch ein Jobticket in Form des Deutschlandtickets\nFür Deine nachhaltige Mobilität (10 Euro Selbstbeteiligung)\n- Monatlich 30 Euro Shopping-Gutschein (Sachbezugskarte)\nEinlösbar bei vielen Akzeptanzpartnern in Deiner Umgebung\n- Anteilige Übernahme Deiner Internetkosten\nBis 50 Euro pro Monat\n- Mitarbeiter-Events\nWir wollen gemeinsam Schönes erleben","responsibilities_text":"- Datenlösungen auf modernen Plattformen entwickeln, vom Data Warehouse bis zum Lakehouse\n- Datenstrecken bauen, von der Anbindung der Quellsysteme bis zum fertigen Datenmodell, und Daten für BI-Reporting und KI-Use-Cases bereitstellen\n- Test und Deployment der Datenstrecken automatisieren, auf Plattformen wie Databricks, Microsoft Fabric, Cloudera oder Stackable\n- Die technische Umsetzung in Teilprojekten verantworten und eng mit Architektur, Kunden und Fachbereichen abstimmen\n- Für Qualität sorgen: Code Reviews, Tests, Monitoring der Datenstrecken, Dokumentation\n- Außerdem: bei Architekturentscheidungen mitreden, Tools bewerten, Kolleg:innen coachen und als Referent:in in Seminaren Wissen weitergeben\nDeine Perspektive:\nWeiterentwicklung zum Technical Lead oder Architect, dabei weiter hands-on.","requirements_text":"- Informatikstudium oder vergleichbare Ausbildung, mindestens 4 Jahre Berufserfahrung im Data Engineering\n- Aktuelle, umfangreiche Hands-on-Erfahrung im Aufbau von Data- Warehouse- und Lakehouse-Lösungen\n- Sehr gute SQL- und Python-Kenntnisse, Erfahrung mit Apache Spark\n- Erfahrung mit Datenintegrations-Tools (z. 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