Als digitale Speerspitze im Bereich Mercedes-Benz Cars Einkauf und Lieferantenqualität revolutionieren wir die tägliche Arbeit unserer Kolleg*innen. Advanced Analytics & AI sind für uns keine Buzzwords, sondern unsere Leidenschaft, die wir in unseren Projekten ausleben dürfen. Wir entwickeln Vorhersagemodelle, implementieren die neuesten AI-Technologien und sind die Architekten der Datenplattform für unseren gesamten Geschäftsbereich. Mit unseren Digital-Projekten schaffen wir durch datengetriebene Entscheidungsfindungen einen echten Mehrwert und machen dadurch nicht nur die Arbeit unserer Kolleg*innen leichter, sondern realisieren signifikante finanzielle Potentiale für unser Unternehmen.
Als Senior Data Engineer bist du das Rückgrat dieser Plattform: Du baust die Datenpipelines, die aus verstreuten Rohdaten belastbare, produktionsreife Datenprodukte machen — und verstehst dabei nicht nur den Code, sondern auch den Einkaufsprozess dahinter, den du damit bewegst.
Du willst nicht nur Pipelines bauen, sondern sehen, wie deine Arbeit echte Einkaufsentscheidungen im Milliardenbereich bewegt? Wir sind ein kleines Team mit kurzen Wegen, das technische Exzellenz ernst nimmt und trotzdem pragmatisch denkt. Kein endloses Abstimmungskarussell, keine Schaufensterprojekte — wir bauen Dinge, die tatsächlich genutzt werden. Mit Leuten, denen das genauso wichtig ist wie Dir.
Deine Aufgaben im Einzelnen:
Konzeption, Aufbau und Betrieb robuster, skalierbarer Datenpipelines auf der Azure-Plattform — von der Rohdatenquelle bis zum konsumfähigen Datenprodukt (ADF, Databricks, ADLS, Synapse, Azure Data Explorer, EventHub)
Identifikation und Exploration relevanter Datenquellen im Einkaufsumfeld: Datenstrukturen verstehen, Qualität beurteilen und Bereinigungsstrategien entwickeln
Integration neuer Datenquellen in die bestehende Azure-Infrastruktur — unter Einhaltung konzernweiter Sicherheits- und Governance-Standards
Entwurf und Implementierung skalierbarer Datenmodelle sowie Backend-Features für datengetriebene Anwendungen und Analyseprodukte
Sicherstellung des stabilen Betriebs produktiver Datenlösungen: Monitoring, Fehleranalyse und kontinuierliche Verbesserung von Laufzeit und Zuverlässigkeit
Enge Zusammenarbeit mit Fachkolleg*innen im Einkauf: fachliche Anforderungen aufnehmen, in technische Lösungskonzepte übersetzen und gemeinsam zur Produktionsreife bringen
Mitgestaltung der Datenarchitektur des Bereichs — von der technischen Umsetzung bis zur strategischen Weiterentwicklung der Plattform
Wissenstransfer und fachliche Unterstützung von Teamkolleg*innen sowie aktive Mitarbeit in agilen Entwicklungsprozessen (Scrum/Kanban)
