<div class="show-more-less-html__markup show-more-less-html__markup--clamp-after-5 relative overflow-hidden"> <strong>About The Company<br/><br/></strong>Als führendes Unternehmen im Bereich Softwarelösungen für das Gesundheitswesen sind wir in 19 Ländern tätig und beschäftigen über 9.000 engagierte Mitarbeitende. Unser Ziel ist es, innovative Technologien und intelligente Lösungen zu entwickeln, die das Gesundheitswesen effizienter, sicherer und patientenorientierter gestalten. Wir setzen auf die Kraft der Künstlichen Intelligenz (KI) und modernste Data-Engineering-Methoden, um die Zukunft der Gesundheitsversorgung aktiv mitzugestalten. Unser Unternehmen legt großen Wert auf eine offene Unternehmenskultur, Vielfalt und die kontinuierliche Weiterentwicklung unserer Mitarbeitenden. Mit unserem Engagement für nachhaltige Innovationen tragen wir dazu bei, Leben zu retten und die medizinische Versorgung weltweit zu verbessern.<br/><br/><strong>About The Role<br/><br/></strong>In dieser Schlüsselposition sind Sie verantwortlich für das Design und den Betrieb unserer Data-Pipelines, die die Grundlage für unsere Data-Services bilden. Sie verwandeln kuratierte Arzneimittel-, Verordnungs- und klinische Referenzdaten in zuverlässige, aktuelle und leistungsfähige Datensätze, die unsere SaaS-Produkte und Partner unterstützen. Sie entwickeln robuste ETL/ELT-Prozesse in Python, inklusive FastAPI-Services, sowie Apache Spark-/Scala-Workloads, stets mit Fokus auf Datenqualität, Datenherkunft (Lineage), Überwachbarkeit (Observability) und Kostenoptimierung. Dabei arbeiten Sie eng mit Produktmanagement, AI-Engineers und Architekt:innen zusammen, um innovative Data Products zu entwerfen, die AI-native Features und Partnerintegrationen ermöglichen. Sie nutzen modernste AI-Tools wie Claude Code und AI-Agents, um die Entwicklung von Pipelines, Schema-Migrationen und Analysen deutlich zu beschleunigen, und bauen wiederverwendbare Data-Engineering-Skills und Workflows auf. Ihre Arbeit zeichnet sich durch einen hohen Engineering-Anspruch aus, inklusive automatisierter Tests, CI/CD-Prozesse, umfassender Überwachung und klarer Verantwortlichkeiten für Ihre Pipelines und Services. Ziel ist es, nachhaltige, skalierbare und sichere Datenlösungen zu schaffen, die den Fortschritt im Gesundheitswesen maßgeblich vorantreiben.<br/><br/><strong>Qualifications<br/><br/></strong><ul><li>Mehrjährige Senior-Erfahrung im Data Engineering mit Python und nachweisbarer Erfolg im Betrieb produktiver Datenpipelines in regulierten oder geschäftskritischen Umgebungen</li><li>Abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Engineering, Mathematik, Physik oder einem vergleichbaren technischen Studiengang mit sehr guten Leistungen</li><li>Sehr gute SQL-Kenntnisse sowie Erfahrung mit modernen Data-Stacks (z. B. Airflow, dbt, Spark/PySpark, Kafka)</li><li>Fundierte Kenntnisse in Cloud-Datenplattformen, idealerweise AWS, inklusive Infrastructure-as-Code mit Terraform und GitOps/ArgoCD</li><li>Sicherer Umgang mit Versionsverwaltung, Testing und Monitoring</li><li>Nachweislicher effektiver Einsatz von AI im Software- und Data-Engineering, idealerweise mit Claude Code oder ähnlichen Agenten-Tools</li><li>Erfahrung im Design von AI-Pipelines, Harnesses und Context Engineering</li><li>Fließende Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift</li><li>Ausgeprägte Problemlösungsstärke, Innovationsfreude, Proaktivität und unternehmerisches Denken<br/><br/></li></ul><strong>Responsibilities<br/><br/></strong><ul><li>Design, Entwicklung und Betrieb robuster Data-Pipelines für unsere Data-Services</li><li>Transformation kuratierter Arzneimittel-, Verordnungs- und klinischer Referenzdaten in zuverlässige Datensätze</li><li>Implementierung von ETL/ELT-Prozessen in Python, FastAPI, Spark/Scala</li><li>Enge Zusammenarbeit mit Produktmanagement, AI-Engineers und Architekt:innen bei der Entwicklung innovativer Data Products</li><li>Nutzung von AI-Tools zur Beschleunigung der Pipeline-Entwicklung und Schema-Migrationen</li><li>Aufbau und Pflege von wiederverwendbaren Data-Engineering-Skills und Workflows</li><li>Sicherstellung der Datenqualität, Lineage, Observability und Kostenkontrolle</li><li>Implementierung automatisierter Tests, CI/CD, Monitoring und klarer Ownership für alle Data-Services</li><li>Aktive Mitgestaltung bei der Weiterentwicklung unserer Data-Architektur und -Strategie<br/><br/></li></ul><strong>Benefits<br/><br/></strong><ul><li>Flexible Arbeitsmodelle mit mobilem Arbeiten an zwei Tagen pro Woche</li><li>Moderne Arbeitsplätze an attraktiven Standorten mit regelmäßigen Firmenveranstaltungen</li><li>Umfassende Weiterbildungsangebote durch unsere Inhouse-Academy und externe Partner</li><li>Gesundheitsfördernde Maßnahmen, inklusive hauseigener Kantine mit gesunden Gerichten und voll ausgestatteten Fitnessstudio</li><li>Unterstützung bei der Vereinbarkeit von Beruf und Familie, z. B. durch Kindergarten auf dem Campus</li><li>Vielfältige Zusatzleistungen wie Corporate Benefits, Jobrad-Optionen, Betriebliche Altersvorsorge<br/><br/></li></ul>Equal Opportunity<br/><br/>Wir fördern eine inklusive Unternehmenskultur und begrüßen Bewerbungen unabhängig von Behinderung, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Alter sowie sexueller Orientierung und Identität. Vielfalt ist für uns ein zentraler Bestandteil unseres Erfolgs, und wir freuen uns auf Ihre Bewerbung. </div>