(Senior) Data Engineer - Integration (m/w/d)
At a glance
Senior Data Engineering role at A11. Bielefeld.
Pay not stated Data Engineer salary
dataroles summary, based on the employer's posting.
What you'll do
- Build integrations between core business systems, partner platforms and their APIs, including ERP and CRM
- Model and tune data in PostgreSQL, Firestore and BigQuery, and deploy functions on GCP
- Set up event-based data flows, choosing real-time or batch processing for each use case
- Orchestrate workflows with n8n or Airflow, adding retries, error handling and monitoring
- Connect LLM APIs to pipelines and create RAG flows that prepare, split and vectorize data for vector databases
What you bring
- At least five years in backend, data or integration engineering, with strong Python skills
- Hands-on dbt experience covering data models, tests and documentation
- Experience with serverless systems and a sound grasp of event-based architecture
- You can choose between batch and event-driven processing based on the use case
- Strong German at native or near-native level
Who this fits
This senior-level role suits someone who wants to shape data pipelines and integration architecture alongside a technical lead and automation engineers. The position is based in Bielefeld.
From the employer
Die Position
Als Wachstumstreiber verbindet A11 die ambitioniertesten europäischen Start-ups, Scale-ups und KMUs mit Top-Talenten, die bereit sind, echten Impact zu erzielen.
Tritt dem A11 Ecosystem bei - unser Partnerunternehmen digitalisiert die Beschaffung in einem hochspezialisierten B2B-Segment für den deutschen Mittelstand. Mit einer KI-nativen Plattform kombiniert das Unternehmen tiefes Branchenwissen mit modernster Software und macht manuelle, fehleranfällige Einkaufsprozesse effizienter und skalierbarer.
Unser Partnerunternehmen erweitert sein Tech-Team und sucht eine(n) (Senior) Data Engineer - Integration (m/w/d), der/die die Data Pipelines, Integrationen und LLM-Workflows mit nach vorne bringt.
Deine Mission: Du baust die Datenpipelines und Integrations-Architektur, die das B2B-Commerce-Geschäft am Laufen hält - von ERP- und Lieferanten-APIs über event-driven Datenflüsse bis zur Anbindung von LLMs in bestehende Prozesse. Du entscheidest, wann Batch- und wann Echtzeit-Verarbeitung gefragt ist, und setzt die Architektur entsprechend auf. Du arbeitest direkt mit dem Technical Lead und den Automation Engineers zusammen.
Wenn du Bock hast, die Daten-Infrastruktur in einem AI-nativen Setup mitzugestalten, ist das hier dein nächster Schritt.
Sei verantwortlich für:
- Integration mit Kern- und Partnersystemen (ERP, CRM etc.)
- Datenmodellierung und Performance-Optimierung in PostgreSQL, Firestore und BigQuery durchführen sowie GCP Cloud Functions entwickeln und deployen
- Event-driven Systeme mit GCP Pub/Sub aufbauen und je nach Use Case zwischen Echtzeit- und Batch-Verarbeitung entscheiden
- Workflow-Orchestrierung mit n8n oder Airflow implementieren sowie robustes Error Handling, Retry-Logik und Monitoring sicherstellen
- LLM-APIs (OpenAI, Anthropic) in Datenpipelines integrieren und RAG-Workflows aufbauen: Daten aufbereiten, chunken, vektorisieren und in Vector DBs laden
- CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions / Cloud Build und Infrastructure as Code mit Terraform verwalten sowie AI-Tools (Cursor, Claude Code) effektiv einsetzen
Dein Profil:
- 5+ Jahre Erfahrung als Backend-, Data- oder Integration Engineer mit sehr guten Kenntnissen in Python
- Praxiserfahrung mit dbt (Modellierung, Tests, Dokumentation)
- Erfahrung mit Serverless-Architekturen (Cloud Functions, AWS Lambda o. Ä.) und solides Verständnis von Event-driven Architecture (Pub/Sub, Message Queues, Events)
- Sicheres Urteilsvermögen bei der Wahl zwischen Batch- und Event-driven Verarbeitung je nach Use Case
- Erfahrung mit SQL und relationalen Datenbanken (PostgreSQL o. Ä.) sowie sicherer Umgang mit REST-APIs, Git und CI/CD-Pipelines
- Pragmatismus: MVP vor Perfektion, Geschwindigkeit vor Over-Engineering
- Deutsch (Muttersprache oder nahezu Muttersprach-Niveau)
- Bonus: GCP-Erfahrung (Cloud Functions, Pub/Sub, BigQuery), Workflow-Tools (n8n, Airflow), Terraform, Firestore/NoSQL, Vector DBs oder LLM-Integration
Bitte beachte, dass diese Position in Bielefeld angesiedelt ist.
Benefits und Vorteile:
- Stack-Ownership: Du gestaltest die Daten- und Integrations-Architektur aktiv mit - vom API-Layer bis zum LLM-Workflow
- AI-native by default: Cursor, Claude Code & Co. sind Werkzeug, nicht Diskussion - wer Bock hat, prägt Best Practices für das gesamte Team
- Attraktive Vergütung: 60.000 - 85.000 € Jahresgehalt, transparent kommuniziert
- Direkter Einfluss: Du prägst die Daten-Infrastruktur und baust Pipelines mit direktem Impact auf das Business mit
- Regelmäßige Team-Events und Off-Sites
- Modernes, hochwertiges Office in Bielefeld mit top Anbindung
Wenn du motiviert bist, dem A11-Ecosystem beizutreten, aktiv mitzugestalten und die Zukunft voranzutreiben, freuen wir uns darauf, von dir zu hören!
Wir engagieren uns für Diversität und Inklusion
A11 engagiert sich für Vielfalt und Chancengleichheit bei der Einstellung aller - BewerberInnen, KandidatInnen und MitarbeiterInnen gleichermaßen. Wir schätzen Menschen - mit all unseren großartigen, vielfältigen Hintergründen, Perspektiven und Erfahrungen - und freuen uns auf deine Bewerbung.
Data Engineering work from LinkedIn, X, Reddit and Upwork, in one list.
Each morning you get everything that fits, strongest first.
Data Engineering
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