Standort: Heilbronn oder Remote | Start: ab sofort | Vollzeit unbefristet
Unser MSSQL-System trägt seit Jahren das Rückgrat einer der führenden europäischen E-Commerce-Beauty-Plattformen. Wir haben eine funktionierende Datenbasis – ein separates Data Warehouse, laufende Pipelines, produktive Systeme. Aber: Es ist über Jahre gewachsen, nicht designed. Trigger mit versteckter Business-Logik, fragmentierte Indizes, fehlende Governance. Das weißt du bevor du anfängst, weil wir transparent sind.
Deine Aufgabe ist nicht, etwas von Grund auf neu zu bauen – sondern das Vorhandene auf ein professionelles Niveau zu heben und die Datenbasis für die nächste Generation unserer ML- und AI-Produkte vorzubereiten. Parallel begleitest du den schrittweisen Aufbau unserer Datenplattform auf GCP.
AUFGABEN MIT IMPACT
- Performance & MSSQL-Optimierung: Du analysierst unsere teuersten Queries, bereinigst redundante und ungenutzte Indizes, löst Trigger-Logik in saubere Domänen auf und eliminierst systematisch die größten Performance-Killer.
- ML/AI Datenvorbereitung: Du schaffst die Grundlage, auf der unser ML Engineer und AI Engineer arbeiten können – saubere Feature-Strukturen, konsistente Historisierung, erklärbare Datenherkunft.
- Governance & Datenqualität: Du setzt Konventionen, die halten. Zeitlogik, Soft Deletes, Naming, Data Contracts – du schaffst Struktur, wo heute Wildwuchs ist.
- Datenmodell-Refactoring: Altlasten identifizieren, Domänen sauber schneiden, Dead Columns und Dead Tables systematisch abbauen – du machst die Daten lesbar und wartbar.
- Hybrid-Datenplattform: Du hilfst dabei, relevante Datenströme von MSSQL Richtung GCP (BigQuery & Co.) aufzubauen – ohne das Produktivsystem zu gefährden. Analytics, Feature Stores und AI-Anwendungsfälle sollen dort performant laufen, wo sie hingehören.
DEINE SKILLS
- Tiefes MSSQL-Know-how – Execution Plans lesen, Index-Strategien verstehen, Wait Stats interpretieren ist für dich Handwerk, kein Aufwand.
- Solides Verständnis von .NET / C# – du musst kein Fullstack-Entwickler sein, aber du kannst EF-generierte Queries lesen, nachvollziehen wie unsere Applikationen auf die DB zugreifen und im Zweifel auch einen kleinen Konsolenjob oder ein Script bauen. Unser Stack ist durchgängig .NET – ein Data Engineer, der die Anwendungsseite nicht liest, optimiert ins Blaue.
- Nachweisbare Erfahrung mit Data Warehousing – Star Schema, SCD, Staging Layer sind keine Buzzwords für dich.
- Solide ETL/ELT-Erfahrung – du hast Datenpipelines gebaut, die auch nach einem Jahr noch laufen.
- Verständnis für ML-Datenanforderungen – du weißt was Feature Engineering braucht, auch wenn du kein Data Scientist bist.
- Erfahrung mit Datenmodell-Refactoring in laufenden Produktivsystemen – du kennst den Unterschied zwischen Greenfield und Realität.
- Eigenverantwortliches Arbeiten: Du analysierst, priorisierst und machst einen Vorschlag – du wartest nicht auf ein Ticket.
Nice to have
- Kenntnisse in Columnstore Indexes und Partitionierungsstrategien für große Tabellen.
- Erfahrung mit Data Contracts oder schema-getriebenen Pipelines.
- Erfahrung mit GCP-Datendiensten (BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Cloud SQL) – gerne als primäre Cloud-Erfahrung.
- Erfahrung mit modernen Pipeline-Tools wie dbt, Airflow, Azure Data Factory oder Synapse Analytics.
- Kenntnisse in Azure-Diensten rund um Daten (Azure SQL, Synapse, Fabric, Data Lake).
- Erfahrung mit CDC (Change Data Capture) oder Event-Driven-Architekturen.