Senior Data Engineer – Snowflake & Cloud (m/w/d)

Senior Data Engineer – Snowflake & Cloud (m/w/d) | hybrid, überwiegend remote
Anstellung: Festanstellung, Vollzeit

Über meinen Kunden

Mein Kunde ist ein etabliertes IT-Beratungsunternehmen mit einer stark wachsenden Snowflake-Practice. Das Team hat einen klaren Wachstumsauftrag: Im kommenden Jahr wird es von rund 20 auf 30 Kolleg:innen ausgebaut. Es gibt kein festes Headcount-Limit. Wer fachlich und menschlich passt, wird eingestellt. Du wirst Teil einer Snowflake-Community mit über 200 Expert:innen in der gesamten Unternehmensgruppe.

Deine Aufgaben

• Du entwickelst Datenstrecken von A bis Z: Ingestion, Transformation und Bereitstellung, in Batch und Streaming, mit Tools wie dbt, Fivetran, Airflow oder Matillion.
• Du setzt Snowflake-Features wie Snowpipe, Snowpark, Dynamic Tables oder OpenFlow gezielt ein und berätst Kunden zu Best Practices.
• Du integrierst Datenplattformen in die bestehende Systemlandschaft der Kunden, in der Cloud (AWS, Azure, GCP) und on-premise.
• Du arbeitest mit strukturierten und unstrukturierten Daten und nutzt die Snowflake AI-Funktionen (Cortex, Streamlit), um Erkenntnisse sichtbar zu machen.
• Du baust gemeinsam mit Architects, Data Scientists und Analysts saubere, verlässliche Datenprozesse auf, inklusive Governance-, Zugriffs- und Sicherheitskonzepten.
• Du gibst dein Wissen weiter, etwa durch Schulungen für Anwender:innen, Dokumentation und Guidelines.
• Je nach Erfahrung wirkst du in Workshops, Lösungskonzepten und Angebotspräsentationen mit.

Dein Profil

• Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung im Data Engineering
• Praktische Projekterfahrung mit Snowflake, gern auch aus früheren Projekten. Wenn du aktuell mit Databricks, BigQuery, Redshift, Synapse oder Microsoft Fabric arbeitest und Snowflake schon produktiv eingesetzt hast, passt das genauso.
• Cloud-Erfahrung ist ein Muss: Du hast Datenplattformen auf mindestens einem Hyperscaler umgesetzt, ob AWS, Azure oder GCP ist egal.
• Sehr gute Kenntnisse in SQL und Python
• Fundiertes Verständnis von ETL/ELT, robustem Pipeline-Design und Datenqualität
• Kenntnisse in DWH-, Data-Lake- und Lakehouse-Konzepten
• Freude am Kundenkontakt: Du stimmst Anforderungen direkt mit Fachbereichen ab und trittst gegenüber Kunden souverän auf.
• Fließendes Deutsch in Wort und Schrift, da die Kunden überwiegend deutschsprachig sind, dazu gutes Englisch
• Neugier und echte Lust, dich in neue Technologien einzuarbeiten, zum Beispiel Agentic AI

Nice to have

• Terraform bzw. Infrastructure as Code
• Java, Scala oder Spark
• Data Vault 2.0, Star- oder Snowflake-Schema-Modellierung
• Consulting-Erfahrung

Eine Snowflake-Zertifizierung ist ausdrücklich keine Voraussetzung. Praktische Projekterfahrung zählt deutlich mehr als Badges.

Bitte beachte: Die Rolle richtet sich an erfahrene Data Engineers. Für Junior-Profile sowie reine BI-, Reporting- oder Dashboard-Profile ist sie nicht geeignet.

Was dich erwartet

• Überwiegend remote: Kundenreisen gibt es typischerweise nur etwa alle zehn Wochen, zum Beispiel für ein Planungsmeeting.
• Moderne Büros in ganz Deutschland für Austausch und Netzwerk
• Individuelle Entwicklung über ein transparentes Laufbahnmodell bis zum Managing Consultant
• Interne Trainings, Lernplattformen (Udemy, Coursera, Cloud Guru) und eigene Test-Accounts zum Ausprobieren
• Abwechslungsreiche Kundenprojekte in unterschiedlichen Branchen
• Schneller Prozess: ein Online-Erstgespräch, ein persönliches Zweitgespräch und danach eine zügige Entscheidung

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Noel Pervez | Cognitive