Senior Data Engineer (Vollzeit)

Schwangerschaft, Geburt und frühe Elternschaft bringen viele Veränderungen mit sich. Und mit jeder Phase tauchen neue Fragen auf: kleine, große, praktische, emotionale. Glimmer hilft dabei, klarer zu erkennen, was gerade passiert, was wichtig und richtig ist.

Wir vereinen fundiertes Expertenwissen, eine digitale Hebammenberatung und praktische Tipps in einer App. Auf diese Weise finden Kunden zuverlässige Antworten, Kurse zur pränatalen und postpartalen Genesung sowie Unterstützung an einem Ort. Zugänglich, mitfühlend und maßgeschneidert.

Glimmer ist bei über 80 Krankenkassen versichert und begleitet Kunden vom ersten Herzschlag ihres Kindes bis zu den ersten Schritten. So können sie diese Reise mit größerer Klarheit, Zuversicht und Seelenfrieden meistern.

Glimmer ist ein Berliner Start-up mit rund 40 Mitarbeitern. Als unser Senior Data Engineer sind Sie Teil des Data & Engineering-Teams und spielen eine Schlüsselrolle beim Aufbau der Datengrundlagen, die uns dabei helfen, Erkenntnisse in eine bessere Pflege für jede von uns unterstützte Familie umzuwandeln.

Aufgaben

Rollenübersicht:

Wir suchen einen motivierten und äußerst autonomen Dateningenieur, der die Grundlagen unserer Datenplattform aufbaut und übernimmt. Sie werden diese Rolle genießen, wenn Sie Verantwortung übernehmen, zuverlässige und skalierbare Datenpipelines entwerfen können und sich darum kümmern, jedem Team saubere, vertrauenswürdige Daten zur Verfügung zu stellen. Sie werden auch mit sensiblen Gesundheitsdaten umgehen, daher brauchen wir jemanden, der Datenschutz und Sicherheit als zentrale technische Grundsätze betrachtet.

So sieht Erfolg aus:

In den letzten sieben Jahren und durch mehrere Übernahmen hat sich unsere Datenlandschaft zu einem Flickenteppich aus Systemen, Pipelines und Workarounds entwickelt. Ihre größte Wirkung wird darin bestehen, diese Komplexität durch ein einziges, modernes Data Warehouse und eine Plattform zu ersetzen, die einfach, gut dokumentiert und leicht aufzubauen ist.

In der Praxis bedeutet Erfolg:

• Innerhalb Ihrer ersten drei Monate: Sie haben unsere aktuelle Datenlandschaft abgebildet, einschließlich Altsysteme, übernommene Quellen aus Akquisitionen, Pipelines und Abhängigkeiten, und Sie haben eine klare Zielarchitektur und einen Migrationsplan geteilt, den das Team unterstützt.

• Innerhalb von 6 Monaten: Die Grundlagen des neuen Data Warehouse sind live, die wichtigsten Datenquellen sind migriert und die ersten Legacy-Pipelines und Tools wurden außer Betrieb genommen.

• Innerhalb von 12 Monaten: Das neue Lager ist unsere einzige Quelle der Wahrheit. Redundante Systeme gibt es nicht mehr, Kernmetriken werden im gesamten Unternehmen einheitlich definiert und Teams vertrauen den Daten, ohne sie noch einmal zu überprüfen.

• Durchgängig: Daten sind leichter zu finden, zu verstehen und zu verwenden. Das Onboarding einer neuen Quelle oder die Beantwortung einer neuen Frage dauert Tage, nicht Wochen, und die Plattform ist gut genug dokumentiert, dass sie nicht von einer einzelnen Person abhängt.

Was Sie tun werden:

• Entwerfen, erstellen und warten Sie skalierbare ETL/ELT-Pipelines mit SQL, Python und PostgreSQL

• Besitzen und entwickeln Sie unsere Cloud-Dateninfrastruktur auf AWS (hauptsächlich EC2 und RDS) und achten Sie dabei auf Leistung, Zuverlässigkeit, Sicherheit und Kosten.

• Besitzen Sie die End-to-End-Technik unserer automatisierten Versicherungsabrechnungspipeline, damit Erstattungs-, Anspruchsstatus- und Finanzdaten genau und zuverlässig in nachgelagerte Systeme fließen

• Erstellen und pflegen Sie Aufnahmepipelines, die Produkt-, Web-, CRM- und Werbeplattformen (z. B. Amplitude, Meta, Google Ads, HubSpot) in einem einheitlichen Datenmodell verbinden

• Entwickeln und pflegen Sie Integrationen mit internen und externen Tools und SaaS-Produkten über REST-APIs

• Entwerfen und implementieren Sie Datenmodelle und Warehouse-Schemata, die Geschäftsberichte, Produktanalysen, Experimente und regulatorische Anforderungen unterstützen

• Sorgen Sie für Datenqualität, Tests, Überwachung und Alarmierung, damit Probleme erkannt werden, bevor sie die Beteiligten erreichen

• Orchestrieren und automatisieren Sie Arbeitsabläufe und wenden Sie Best Practices für die Softwareentwicklung an (Versionskontrolle, CI/CD, Codeüberprüfung, Dokumentation).

• Stellen Sie sicher, dass die Daten im Einklang mit der DSGVO, den Datenschutzanforderungen im Gesundheitswesen und internen Richtlinien, einschließlich Zugriffskontroll-, Pseudonymisierungs- und Aufbewahrungsrichtlinien, gehandhabt werden

• Arbeiten Sie eng mit Marketing, Produkt und Finanzen zusammen, um deren Datenanforderungen zu verstehen und Datensätze bereitzustellen, die Tools wie AWS Quicksight speisen

• Teilen Sie Wissen und coachen Sie Teammitglieder zu Datenkonzepten, Tools und Best Practices

Anforderungen

Ihr Profil:

• 3+ Jahre Erfahrung im Data Engineering oder einer eng damit verbundenen Rolle, idealerweise in einem Startup oder Scale-up

• Starke praktische Kenntnisse in SQL, Python, PostgreSQL und AWS (EC2/RDS)

• Eine Erfolgsbilanz beim Aufbau und Besitz von Datenpipelines und Lagerarchitekturen von Grund auf in sich schnell verändernden Umgebungen

• Erfahrung mit API-Integrationen, Workflow-Automatisierung und Versionskontrolle (GitHub)

• Solides Verständnis der Datenmodellierung, Datenqualitätspraktiken und Pipeline-Beobachtbarkeit

• Bewusstsein für Datenschutz und -sicherheit, idealerweise mit Erfahrung im Umgang mit sensiblen oder regulierten Daten (DSGVO)

• Gut zu haben: Erfahrung mit Orchestrierungstools (z. B. Airflow, Dagster), Transformations-Frameworks (z. B. dbt), Infrastructure as Code oder BI-Tools wie AWS Quicksight

• Ein hohes Maß an Autonomie, Neugier und Eigenverantwortung

• Fließende Englischkenntnisse, Deutsch ist ein Plus

Vorteile

Warum Glimmer

• Echte Eigenverantwortung vom ersten Tag an: Sie besitzen die Architektur und die Grundlagen unserer Datenplattform und führen nicht nur eine Roadmap aus, sondern gestalten sie auch.

• Wachstum durch Herausforderung, nicht durch Stagnation: Sie bauen fundierte Fachkenntnisse in moderner Datenarchitektur, reguliertem Umgang mit Gesundheitsdaten und funktionsübergreifender Plattformverantwortung auf und coachen gleichzeitig andere.

• Nah am Geschäft: Sie arbeiten eng mit Marketing, Produkt und Finanzen zusammen und erleben aus erster Hand, wie saubere, vertrauenswürdige Daten echte Entscheidungen im gesamten Unternehmen beeinflussen.

• Zweck: Sie bauen das Datenrückgrat für eine digitale Gesundheitsplattform auf, die Frauen und Familien bei Schwangerschaft, Geburt und früher Elternschaft unterstützt.…

Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.com/jobs/companies/glimmer/senior-data-engineer-full-time-berlin-70853)