Data Engineer (w/m/d)
Rhe (R1111) Open Holzwickede Hilden Full-time Mid-level Data Engineering
At a glance
Mid-level Data Engineering role at Rhe (R1111). Holzwickede · full-time.
Pay not stated Data Engineer salary
RoleData Engineering
SeniorityMid-level
LocationHolzwickede
EmploymentFull-time
PostedAug 4, 2026
Also hiring inHilden
Role brief
dataroles summary, based on the employer's posting.
What you'll do
- Build and run data pipelines that supply reporting, analytics and operational workflows with usable data products
- Bring API, database, streaming and file data into the platform, keeping processing dependable and information available
- Create and operate batch and streaming pipelines with Spark, Delta Lake and Kubernetes, from ingestion through the Gold Layer
- Improve the Enterprise Data Platform and work with its AWS-based, multi-tenant lakehouse design
What you bring
- A degree in computer science or business informatics, comparable training, or practical data engineering experience
- Experience shaping data models and processing large volumes, with a solid grasp of data quality, transformation and data flows
- Strong Python and PySpark skills, plus familiarity with cloud services and tools such as Spark or Kubernetes
- Fluent German and English for technical communication
Who this fits
This mid-level role suits someone who takes ownership, works methodically and collaborates in a Git-based development environment. The position is based in Holzwickede, Germany.
From the employer
What You Can Expect:
- Du entwickelst und betreibst Datenpipelines auf unserer cloud-nativen Enterprise Data Platform (EDP) und arbeitest eng mit Analytics-Teams sowie Fachbereichen zusammen, um Datenprodukte für Reporting, Analytics und operative Prozesse bereitzustellen.
- Außerdem integrierst du Daten aus unterschiedlichsten Quellen (z. B. APIs, Datenbanken, Streaming, Files) in unsere Plattform und stellst deren zuverlässige Verarbeitung und Verfügbarkeit sicher.
- Zudem konzipierst, implementierst und betreibst du skalierbare Datenpipelines (Batch & Streaming) auf Basis von Spark, Delta Lake und Kubernetes – von der Ingestion bis zur Bereitstellung im Gold Layer.
- Unsere Enterprise Data Platform (EDP) entwickelst du kontinuierlich weiter und arbeitest mit einer modernen Lakehouse-Architektur (Delta Lake, Medaillenmodell) in einer Multi-Tenant-Umgebung auf AWS.
What You Bring:
- Dein Studium der (Wirtschafts-)Informatik oder eine vergleichbare Ausbildung hast du erfolgreich abgeschlossen – oder bringst entsprechende praktische Erfahrung im Data Engineering mit.
- Du hast Erfahrung in Datenmodellierung und der Verarbeitung großer Datenmengen sowie ein gutes Verständnis für Datenqualität, Transformation und Datenflüsse.
- Außerdem kennst du dich mit Cloud-Technologien (idealerweise AWS) sowie mit modernen Data-Stack-Komponenten wie Spark, Kubernetes oder Workflow-Orchestrierung (z. B. Airflow) aus und verfügst über sehr gute Programmierkenntnisse in Python und PySpark.
- Begriffe und Konzepte wie Kubernetes, Clean Code, Medallion Architecture, OOP oder Kafka sind für Dich keine Fremdwörter.
- Du arbeitest strukturiert, übernimmst Ownership für deine Themen und bewegst dich gekonnt in einem Git-basierten, kollaborativen Entwicklungsumfeld.
- Mit deinen fließenden Deutsch- und Englischkenntnissen kommunizierst du sicher im technischen Kontext.
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Data Engineering
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