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Data Engineer (m/w/d) DAI Foundations

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Über uns

Wir sind FIEGE. Ein Familienunternehmen, das innovative Geschäftsmodelle in den Bereichen Logistik, Digital, Real Estate und Ventures vorantreibt - und das seit über 150 Jahren. Als Innovationsführer in der Branche beschäftigen wir bei FIEGE mehr als 22.000 Mitarbeitende an rund 136 Standorten in 14 Ländern.

Über uns

Wir sind FIEGE. Ein Familienunternehmen, das innovative Geschäftsmodelle in den Bereichen Logistik, Digital, Real Estate und Ventures vorantreibt - und das seit über 150 Jahren. Als Innovationsführer in der Branche beschäftigen wir bei FIEGE mehr als 22.000 Mitarbeitende an rund 136 Standorten in 14 Ländern. Unsere Unternehmenskultur und der FIEGE-Erfolgsspirit machen uns einzigartig und verbinden alle unsere Kolleginnen und Kollegen. Denn wir leben familiäre Werte und ein respektvolles Miteinander. Die gemeinsame Basis dafür bildet der FIEGE Kompass mit unseren Grundsätzen für eine wertschätzende Zusammenarbeit und gute Führung. Damit legen wir den Grundstein für eine starke Gemeinschaft heute, morgen und für zukünftige Generationen.

Standort Münster

Anstellungsart Vollzeit

Ab sofort

Data Engineer (m/w/d) DAI Foundations

Was Du Machst

  • Du setzt Governance-Anforderungen in technische Lösungen um (z. B. Datenmodelle, Pipelines und Validierungslogiken).
  • Du baust technische Master-Data-Management-Strukturen auf und entwickelst diese kontinuierlich weiter.
  • Du entwickelst und implementierst Lösungen zur technischen Sicherstellung der Datenqualität (DQX), einschließlich Validierungsregeln, Monitoring, Data-Quality-Dashboards, automatisierter Prüfungen und Data Contracts.
  • Du konzipierst, entwickelst und betreibst Datenpipelines für eine strukturierte und wiederverwendbare Datenbereitstellung.
  • Du bereitest Daten für AI- und MDM-Use-Cases auf und stellst diese bereit (z. B. in Form strukturierter Datenmodelle und Feature-Basen).
  • Du arbeitest eng mit den Bereichen Data Governance, Data Quality sowie den Fachbereichen zusammen.
  • Du unterstützt beim Aufbau von Datenstandards, Datenstrukturen und der Förderung der Wiederverwendbarkeit von Daten.
  • Du dokumentierst Datenflüsse, Datenmodelle und Data Lineage.
  • Du wirkst in Data-&-AI-Projekten mit und übernimmst dabei Verantwortung für die technische Umsetzung.

Was Du Mitbringst

  • Du hast ein Studium der (Wirtschafts-)Informatik, Data Science, Mathematik o. ä. oder eine vergleichbare Qualifikation im Daten- bzw. IT-Umfeld.
  • Du bringst mehrjährige Erfahrung im Data Engineering bzw. in Datenintegration, -modellierung und dem Aufbau skalierbarer Pipelines mit.
  • Du verfügst über sehr gute Kenntnisse in SQL sowie gängigen Programmiersprachen (z. B. Python) und ETL/ELT-Frameworks.
  • Du hast Erfahrung mit Cloud- und Datenplattformen (insb. Azure, Databricks / Fabric, Power BI) sowie Monitoring, Logging und Performance-Tuning.
  • Du verstehst Datenflüsse und deren Auswirkungen auf Prozesse und die Organisation.
  • Du arbeitest analytisch, strukturiert und qualitätsorientiert und hast ein hohes Bewusstsein für Datenschutz, Security-by-Design und Governance.
  • Du kooperierst gern mit multidisziplinären Teams und kannst komplexe technische Sachverhalte verständlich vermitteln — auch gegenüber nicht-technischen Stakeholdern.
  • Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift runden Dein Profil ab.

Gründe Für Deinen Einstieg

  • spannende Aufgaben in internationalen Märkten
  • Karrierechancen ohne Umwege
  • frühe Übernahme von Verantwortung mit viel Freiraum
  • exzellente Perspektiven durch individuelle Förderung
  • ein sicherer Arbeitsplatz in einem familiären Umfeld
  • Spaß und Begeisterung im Team

FIEGE Logistik Stiftung & Co. KG

Kilian Brüntgens

Du möchtest mehr über uns erfahren? Dann wirst du hier fündig: www.fiege.com

Was Noch Bei Uns Zählt

Bei uns zählt die Qualifikation – unabhängig von Alter, Geschlecht, Behinderung, sexueller Orientierung/Identität sowie sozialer, ethnischer und religiöser Herkunft. Wir freuen uns auf Bewerbungen von Menschen mit vielfältigen Hintergründen.

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