5 beste Stellen als data integration engineer in bielefeld, nw – aktuell auf Personalsuche

(Senior) Data Integration Engineer (m/w/d)
getspecialfasteners.com —Bielefeld
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(Senior) Data Integration Engineer (m/w/d)
A11 —Bielefeld
- 60.000 € – 85.000 € pro Jahr
- Master
- Datenbanken
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AI Automation Engineer (w/d/m)
Diamant Software GmbH —Bielefeld
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- Informatik
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- Weiterbildungsprogramme
(Senior) Backend Engineer (m/w/d)
getspecialfasteners.com —Bielefeld
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(Senior) Backend Engineer (m/w/d)
A11 —Bielefeld
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60.000 € – 85.000 € pro Jahr
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(Senior) Data Integration Engineer (m/w/d)
getspecialfasteners.com —Bielefeld
Wir bauen den modernsten Schraubenhändler für den deutschen Mittelstand und unser Daten- und Integrations-Setup dahinter ist das Herzstück.
60.000 € – 85.000 € pro Jahr
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(Senior) Data Integration Engineer (m/w/d)

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Details zur Stelle

Vollzeit
60.000 € – 85.000 € pro Jahr

Leistungen

Firmenevents

Qualifikationen

CRM-Software
CI/CD
Relationale Datenbanken
NoSQL
Git
Google Cloud Platform
Master
Datenbanken
SQL
AWS
PostgreSQL
Terraform
REST
GitHub
APIs
GraphQL
Künstliche Intelligenz
Python

Vollständige Stellenbeschreibung

Bielefeld (hybrid) · Vollzeit · Tech & Data

Wir bauen den modernsten Schraubenhändler für den deutschen Mittelstand und unser Daten- und Integrations-Setup dahinter ist das Herzstück. Wir erweitern unser Tech & Data Team um einen (Senior) Data Integration Engineer, der unsere Pipelines, Integrationen und LLM-Workflows mit nach vorne bringt.

Du baust die Datenpipelines und Integrations-Architektur, die unser B2B-Commerce-Geschäft am Laufen hält. Von ERP- und Lieferanten-APIs über event-driven Datenflüsse bis hin zur Anbindung von LLMs in bestehende Prozesse. Du denkst in Systemen, liebst saubere Daten und weißt, wann MVP besser ist als Perfektion.

Wenn du in Architektur denkst, pragmatisch baust und Bock hast, Tech in einem AI-nativen Setup mitzugestalten, ist das hier dein nächster Schritt.

Aufgaben

Data Integration & APIs

ERP-, CRM- und Lieferanten-APIs integrieren und Pipelines in Python entwickeln (REST/GraphQL)
Python-Module für Datenextraktion, -transformation und -laden (ETL/ELT) schreiben und warten
Datentransformationen mit dbt modellieren, testen und dokumentieren
PostgreSQL / Firestore / BigQuery - Datenmodellierung und Performance-Optimierung
GCP Cloud Functions entwickeln und deployen

Event-driven Architecture & Automation

Event-driven Systeme mit GCP Pub/Sub aufbauen und weiterentwickeln
Entscheiden, ob ein Use Case Echtzeit- (Pub/Sub, Events) oder Batch-Verarbeitung (dbt, Airflow) braucht – und die Architektur entsprechend aufsetzen
Workflow-Orchestrierung mit n8n oder Airflow
Robustes Error Handling, Retry-Logik und Monitoring implementieren

AI & LLM Integration

LLM-APIs (OpenAI, Anthropic) anbinden und in bestehende Datenpipelines integrieren
RAG-Workflows aufbauen: Daten aufbereiten, chunken, vektorisieren und in Vector DBs laden
Outputs absichern: Error Handling, Guardrails und Fallback-Logik für Non-Determinismus

Infrastruktur & AI-assisted Development

CI/CD mit GitHub Actions / Cloud Build
Infrastructure as Code mit Terraform
AI-Tools (Cursor, Claude Code) effektiv nutzen und Best Practices im Team etablieren
Code-Reviews, Testing, Monitoring und Alerting

Qualifikation

Muss

5+ Jahre Erfahrung als Backend-, Data- oder Integration Engineer
Sehr gute Kenntnisse in Python (Hauptsprache für Pipelines, APIs und Automatisierung)
Praxiserfahrung mit dbt (Modellierung, Tests, Dokumentation)
Erfahrung mit Serverless-Architekturen (Cloud Functions, AWS Lambda o. Ä.)
Solides Verständnis von Event-driven Architecture (Pub/Sub, Message Queues, Events)
Sicheres Urteilsvermögen bei der Wahl zwischen Batch- und Event-driven Verarbeitung je nach Use Case
Erfahrung mit SQL und relationalen Datenbanken (PostgreSQL o. Ä.)
Sicher im Umgang mit REST-APIs, Git und CI/CD-Pipelines
Pragmatismus: MVP vor Perfektion, Geschwindigkeit vor Over-Engineering

Nice to have

Erfahrung mit LLM-Integration für Datenextraktion und intelligentes Routing
Umgang mit Non-Determinismus: Error Handling, Guardrails, Feedback-Loops
Saubere Datenaufbereitung für ML-Modelle und RAG-Workflows
GCP-Erfahrung (Cloud Functions, Pub/Sub, BigQuery)
Praktische Erfahrung mit Workflow-Tools wie n8n, Airflow, Zapier oder make
Terraform oder andere IaC-Tools
Firestore / NoSQL
Vector DBs, Fine-Tuning, CV APIs
Branchenwissen: Verbindungselemente, B2B-Commerce

Benefits

Stack-Ownership: Du gestaltest unsere Daten- und Integrations-Architektur aktiv mit. Vom API-Layer bis LLM-Workflow.
AI-native by default: Cursor, Claude Code & Co. sind bei uns Werkzeug, nicht Diskussion. Wer Bock hat, prägt Best Practices fürs ganze Team.
Starkes Umfeld: Du arbeitest direkt mit Technical Lead, Data und Automation Engineers zusammen für kurze Wege, echtes Feedback, schnelle Iteration.
Spannende und herausfordernde Arbeit mit echtem Impact und Wachstum
Transparente Vergütung – wir kommunizieren unser Vergütungsmodell klar und offen
Regelmäßige Team-Events und Off-Sites
Inspirierende Arbeitsumgebung: modernes, hochwertiges Office in Bielefeld mit top Anbindung
Nah am Startup-Ökosystem in Berlin und OWL

Wir wollen wissen: Warum du? Warum jetzt? Warum das hier?

Let's f*ing go!

Bei getspecialfasteners.com schätzen wir Chancengleichheit und Diversität. Wir begrüßen alle Bewerbungen unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, Behinderung, Religion, sexueller Orientierung sowie ethnischer und sozialer Herkunft.

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