

Ganz nah. Ganz menschlich. Erreichbar und nah sein ist unser Erfolgsprinzip. Denn wir sind nicht nur schnell zu erreichen, sondern auch mit dem Herzen nah bei unseren Kunden. Wir kennen sie und ihre Bedürfnisse und stehen ihnen jeden Tag mit Rat und Tat zur Seite.
Wir sind mit einer Bilanzsumme von ca. 6,9 Mrd. Euro und ca. 900 Mitarbeitenden eine der großen Sparkassen im Norden. Als leistungsstarke und moderne Sparkasse haben wir eine hervorragende Marktposition in einem interessanten Wirtschaftsumfeld der Metropole Hamburg.
Du baust die Data Analytics Dateninfrastruktur einer Sparkasse von Grund auf neu ("Greenfield") – zum Start in der klassischen Oracle-Welt und bereitest den Weg in die Cloud. Du gestaltest aktiv Architektur, Prozesse, Tech-Stack und Tooling mit und legst das technische Fundament für moderne Data Analytics und KI-Anwendungen im Haus. Gemeinsam mit einem engagierten Team gestaltest du aktiv die Zukunft einer modernen Sparkasse - für echten Mehrwert für Kolleg:innen und Kund:innen.
Auf dich warten:
Das bringst du mit:
• Qualifikation: Abgeschlossenes Hochschulstudium im MINT-Bereich (z. B. Informatik, Mathematik, Physik, Wirtschaftsinformatik) oder eine vergleichbare Qualifikation mit entsprechender Berufserfahrung (idealerweise im Finanz- oder Sparkassen-/Bankensektor)
• Vertiefende Kenntnisse und Praxiserfahrung:
o Mehrjährige praktische Erfahrung im Data-Engineering-Umfeld, idealerweise im Aufbau von ETL-/ELT-Prozessen und Cloud-Datenarchitekturen (z.B. Azure, Data Factory, Databricks) oder vergleichbaren Plattformen
o Fundierte Kenntnisse in Oracle-Datenbanken und Erfahrung im Aufbau lokaler ETL-Strecken, inklusive moderner ETL-/ELT-Frameworks (z. B. dbt, Airflow, Prefect)
o Erfahrung im Design und Betrieb von Datenpipelines
o Sehr gute Kenntnisse in Python und SQL, Erfahrung mit GIT in Verbindung mit entsprechenden Versionskontrollsystemen (z.B. GitHub oder GitLab), Java bzw. Scala (Apache Spark) von Vorteil
o Praxiswissen im Umgang mit relationalen Datenbanken (z.B. Microsoft SQL, Oracle, DB2)
o Grundkenntnisse im Umgang und Betrieb Virtuelle Maschinen (VMs)
• Weitere Expertise: Verständnis für analytische Fragestellungen und Freude an enger Zusammenarbeit mit Data Analysts und Fachbereichen, Ausgeprägte Hands-on-Mentalität, strukturierte Arbeitsweise und Teamorientierung sowie sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift (ab C1-Niceau)
Wir bieten dir: