Senior Data Engineer - Siemens Energy (m/w/d)

Overview

Als Data Engineer bei Siemens Energy entwickeln und optimieren Sie skalierbare Datenmodelle und ELT-Pipelines in Snowflake. Sie arbeiten eng mit AI Backend Engineers, Procurement Analysts und Cloud Teams zusammen, um hochwertige, KI-taugliche Datensätze und robuste Governance-Prozesse bereitzustellen. Die Rolle umfasst SAP-MM-Datenharmonisierung, Performance-Optimierung und Unterstützung bei ERP-/S/4HANA-Migrationen. Sie tragen maßgeblich zur datengetriebenen Entscheidungsfindung bei und gestalten Architektur-Reviews sowie Qualitäts- und Validierungsframeworks.

Leistungen / Benefits

• Übertarifliche Vergütung inklusive attraktiver Zuschläge
• Kununu Top Company 2026
• FOCUS Top Nationaler Arbeitgeber 2026
• Persönliche Betreuung durch festen Ansprechpartner
• Steigendes Urlaubs- und Weihnachtsgeld
• Betriebliche Altersvorsorge

Verantwortungsbereiche

• Entwicklung/Optimierung skalierbarer Datenmodelle und ELT-Pipelines in Snowflake
• Erstellung komplexer SQL-Transformationen mit dbt
• Aufbereitung und Anreicherung von SAP-Beschaffungsdaten
• Analyse/Harmonisierung von SAP-MM-Beschaffungsprozessen
• Optimierung von SQL-Abfragen, Datenmodellen und Snowflake-Performance
• Bereitstellung hochwertiger, AI-ready Datensätze für KI-Anwendungen
• Implementierung von Data-Quality-, Validierungs- und Governance-Prozessen
• Unterstützung bei Migrationen/Harmonisierung von SAP-ERP- und S/4HANA-Landschaften
• Dokumentation von Datenmodellen, Transformationslogiken und Business Rules
• Zusammenarbeit mit AI Backend Engineers, Procurement BAs, Product Ownern und Cloud Engineers
• Technische Unterstützung und Coaching von Junior Engineers
• Unterstützung bei Architektur-Reviews, Incident Resolution und Root-Cause-Analysen

Zentrale Anforderungen

• Mindestens 8 Jahre Erfahrung im Data Engineering oder Data-Warehouse-Entwicklung
• Erfahrung mit Enterprise-Scale Procurement-/ERP-Daten
• Sehr gute Kenntnisse in Snowflake, SQL, dbt, Data-Warehouse-Design, Dimensional Modeling, ELT/ETL
• Gutes Verständnis von SAP-MM-Prozessen und SAP-MM-Tabellen
• Kenntnisse in Purchase Requisitions, Purchase Orders, Contracts, PIRs, Source Lists, Quota Arrangements, Materials, Vendors, Pricing Conditions, Purchasing Organizations
• SQL-Performance-Tuning, Query-Optimization, Data-Model-Optimization, Workload-Analysis, Snowflake-Warehouse-Performance-Management, Cost-Optimization
• Data Quality & Governance: Data Validation Frameworks, Reconciliation Processes
• Metadata Management, Data Lineage, Root-Cause-Analyse
• Fließende Englischkenntnisse
• Selbstständige Arbeitsweise und Fähigkeit zur kritischen Kontextualisierung bestehender Designs

• Selbstständige Arbeitsweise
• Teamfähigkeit und bereichsübergreifende Zusammenarbeit
• Kritisches Denken und Problemlösungsorientierung
• Snowflake
• SQL
• dbt