Data Engineer - Team Data

Das ist der Job

Du arbeitest eng mit Product Management, AI Engineers und Architekt:innen zusammen und entwirfst Data Products, die neue AI-native Features und Partnerintegrationen ermöglichen.

Darum lohnt es sich

Als führendes Unternehmen im Bereich Softwarelösungen für das Gesundheitswesen sind wir in 19 Ländern tätig und beschäftigen über 9.000 engagierte Mitarbeitende.

Du nutzt Claude Code und AI-Agents, um die Entwicklung von Pipelines, Schema-Migrationen und Analysen deutlich zu beschleunigen, und baust gemeinsam mit dem Team wiederverwendbare Data-Engineering-Skills und Workflows auf. Sehr gute SQL-Skills sowie Erfahrung mit mindestens einem modernen Data Stack (z.

Fließendes Deutsch und fließendes Englisch in Wort und Schrift, ausgeprägte Problemlösungsstärke, Innovationsfreude, hohe Proaktivität und ein unternehmerisches Mindset, das sich klar mit unserem Healthcare-Purpose und der Verantwortung für Patientensicherheit deckt.

Attraktive Standorte: An unseren Standorten erwarten Dich neben voll ausgestatteten Arbeitsplätzen auch regelmäßige Events wie Sommerfeste und Weihnachtsfeiern. Entwicklung: Unsere Inhouse-Academy und unser Portfolio aus externen Kooperationspartnern unterstützen Dich in Deiner Weiterentwicklung.

Wir halten außerdem Corporate Benefits, die Möglichkeit eines Jobrads, BAV u. v. m. für Dich bereit. Du wirst in einem dynamischen und innovativen Umfeld arbeiten, das voller Möglichkeiten steckt.

Du designst und betreibst die Data-Pipelines, die ifap DataServices antreiben – Du verwandelst kuratierte Arzneimittel-, Verordnungs- und klinische Referenzdaten in verlässliche, aktuelle und performant abfragbare Datensätze für unsere SaaS-Produkte und Partner.

Du baust und wartest robuste ETL/ELT-Pipelines in Python mit FastAPI-Services sowie Apache-Spark-/Scala-Workloads, immer mit Fokus auf Datenqualität, Lineage, Observability und Kostenoptimierung.

Mehrjährige Senior-Erfahrung im Data Engineering mit Python und einem klar nachweisbaren Track Record im Betrieb produktiver Datenpipelines in regulierten oder geschäftskritischen Umgebungen. Abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Engineering, Mathematik, Physik oder einem vergleichbaren technischen Studiengang mit sehr guten Leistungen.

Airflow, dbt, Spark/PySpark, Kafka) und Cloud-Datenplattformen – idealerweise AWS – inklusive Infrastructure-as-Code mit Terraform und GitOps/ArgoCD; Nachweislich effektiver Einsatz von AI im Software- und Data-Engineering, idealerweise mit Claude Code oder ähnlichen agentischen Tools (Agents, Skills, Workflows) sowie Erfahrung im Design von AI-Pipelines, Harnesses und Context Engineering.

Wir freuen uns unabhängig von Behinderung, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Alter sowie sexueller Orientierung und Identität auf Deine Bewerbung. Bewirb Dich jetzt online mit Deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen (inkl.