Data Engineer (m/w/d)

Du schaffst die Datengrundlage, auf der Fachanwendungen, Analysen und KI verlässlich arbeiten können. Unterschiedliche Quellsysteme bringen eigene Formate, Berechtigungen und Fehlerbilder mit. Du entwickelst verständliche Datenflüsse, in denen Herkunft, Qualität und Verantwortlichkeiten nachvollziehbar bleiben.

Eine API liefert Änderungen verspätet, ein Import enthält fehlerhafte Datensätze und ein weiterer Lauf wiederholt bereits übernommene Daten. Du definierst fachliche Schlüssel, Dublettenregeln und den Umgang mit Fehlern. Zeitzonen, Datenlöschung und Schemaänderungen werden ausdrücklich berücksichtigt. Verbraucher erhalten nachvollziehbare Informationen zu Herkunft, Qualität und Aktualität. Bei einem fehlgeschlagenen Lauf muss klar sein, was erneut verarbeitet werden darf.

• Daten aus APIs, Datenbanken und Dateien übernehmen und robuste Batch- oder ereignisbasierte Pipelines entwickeln.
• Datenmodelle, Transformationen und Qualitätsprüfungen gemeinsam mit fachlichen Ansprechpartnern festlegen.
• Wiederholbarkeit, inkrementelle Verarbeitung und Wiederanlauf nach Fehlern absichern; Dubletten und verspätete Daten berücksichtigen.
• Zugriffskonzepte, Monitoring und Dokumentation so gestalten, dass Datenflüsse auch im Betrieb überprüfbar bleiben.
• Inkrementelle Verarbeitung und Wiederanläufe ohne doppelte fachliche Vorgänge implementieren.
• Datenverträge und Qualitätsregeln zu Pflichtfeldern, Zeitbezug und fachlichen Schlüsseln abstimmen.

Entscheidend ist nachvollziehbare, für die Rolle relevante Erfahrung. Sie kann aus einer passenden Ausbildung, einem Studium, beruflicher Praxis oder einem fundierten Quereinstieg stammen. Die konkrete Verantwortung stimmen wir mit deinem Kenntnisstand ab.

• Sichere SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit Python oder einer vergleichbaren Sprache für Datenverarbeitung.
• Verständnis von Datenmodellierung, Schnittstellen und automatisierter Verarbeitung.
• Fähigkeit, Datenfehler systematisch zu analysieren und fachliche Definitionen mit technischen Modellen abzugleichen.

Diese Kenntnisse sind hilfreich, aber nicht alle gleichzeitig erforderlich. Beschreibe in deiner Bewerbung, wo du bereits praktisch gearbeitet hast und in welche Themen du dich vertiefen möchtest.

• Erfahrung mit Streaming, Data Warehouses oder Lakehouse-Architekturen.
• Kenntnisse in Orchestrierung, Datenkatalogen oder Data Lineage.

Erfolg bedeutet weniger unbemerkte Datenfehler und eine belastbare Grundlage für weitere Anwendungen. Du lieferst nicht nur eine Pipeline, sondern auch Prüfungen, Zuständigkeiten und einen nachvollziehbaren Weg zur Fehlerbehebung.

Für diese Rolle kommen Köln und Remote infrage. Die konkrete Zusammenarbeit, Projektanforderungen und gegebenenfalls notwendige Kundentermine stimmen wir vor Beginn miteinander ab.

Für diese Rolle ist eine Festanstellung in Vollzeit oder Teilzeit vorgesehen. Aufgaben, Stundenumfang, Starttermin und Vergütung stimmen wir passend zur Rolle und deinem Kenntnisstand ab.

Zeige uns in deiner Bewerbung, welche Erfahrungen oder Interessen du für diese Rolle mitbringst. Ein Lebenslauf sowie relevante Projektbeispiele, Zeugnisse oder Arbeitsproben helfen uns bei der fachlichen Einordnung. Vertrauliche Kundendaten, Zugangsdaten und geschützten Quellcode bitte nicht mitsenden.

Nenne uns dein gewünschtes Arbeitsmodell, deinen möglichen Beginn und ob du Vollzeit oder Teilzeit arbeiten möchtest.

Bei Fragen zur Rolle erreichst du unser Recruiting unter hr@otoko.com. Die Aufnahme in den Bewerberpool ist freiwillig und erfolgt nur mit gesonderter Zustimmung; sie ist keine Voraussetzung für die Prüfung deiner Bewerbung.