(Senior) Data Integration Engineer (m/w/d)

getspecialfasteners.com
Bielefeld Full-time 🌐 German
GE
Added to JobCollate: May 29, 2026

Source: Arbeitnow

Tailor your resume to this posting—match keywords and layout for recruiters. Try Resume.io before you apply.

AI Summary Powered by Gemini

This role involves building and maintaining robust data pipelines, integration architectures, and LLM-driven workflows for a modern B2B commerce platform. It is an exciting opportunity to work in an AI-native environment, focusing on event-driven systems and scalable data infrastructure.

Job Description

📍 Bielefeld (hybrid) · Vollzeit · Tech & Data Wir bauen den modernsten SchraubenhĂ€ndler fĂŒr den deutschen Mittelstand und unser Daten- und Integrations-Setup dahinter ist das HerzstĂŒck. 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-GeschĂ€ft am Laufen hĂ€lt. Von ERP- und Lieferanten-APIs ĂŒber event-driven DatenflĂŒsse 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 nĂ€chster Schritt. Aufgaben Data Integration & APIs ERP-, CRM- und Lieferanten-APIs integrieren und Pipelines in Python entwickeln (REST/GraphQL) Python-Module fĂŒr 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 fĂŒr 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 fĂŒr Pipelines, APIs und Automatisierung) Praxiserfahrung mit dbt (Modellierung, Tests, Dokumentation) Erfahrung mit Serverless-Architekturen (Cloud Functions, AWS Lambda o. Ä.) Solides VerstĂ€ndnis 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 fĂŒr Datenextraktion und intelligentes Routing Umgang mit Non-Determinismus: Error Handling, Guardrails, Feedback-Loops Saubere Datenaufbereitung fĂŒr 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, prĂ€gt Best Practices fĂŒrs ganze Team. Starkes Umfeld: Du arbeitest direkt mit Technical Lead, Data und Automation Engineers zusammen fĂŒr kurze Wege, echtes Feedback, schnelle Iteration. Spannende und herausfordernde Arbeit mit echtem Impact und Wachstum Transparente VergĂŒtung – wir kommunizieren unser VergĂŒtungsmodell klar und offen RegelmĂ€ĂŸige 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 schĂ€tzen wir Chancengleichheit und DiversitĂ€t. Wir begrĂŒĂŸen alle Bewerbungen unabhĂ€ngig von Alter, Geschlecht, NationalitĂ€t, Behinderung, Religion, sexueller Orientierung sowie ethnischer und sozialer Herkunft. Find Jobs in Germany on Arbeitnow

Full Description

📍 Bielefeld (hybrid) · Vollzeit · Tech & Data Wir bauen den modernsten SchraubenhĂ€ndler fĂŒr den deutschen Mittelstand und unser Daten- und Integrations-Setup dahinter ist das HerzstĂŒck. 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-GeschĂ€ft am Laufen hĂ€lt. Von ERP- und Lieferanten-APIs ĂŒber event-driven DatenflĂŒsse 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 nĂ€chster Schritt. Aufgaben Data Integration & APIs ERP-, CRM- und Lieferanten-APIs integrieren und Pipelines in Python entwickeln (REST/GraphQL) Python-Module fĂŒr 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 fĂŒr 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 fĂŒr Pipelines, APIs und Automatisierung) Praxiserfahrung mit dbt (Modellierung, Tests, Dokumentation) Erfahrung mit Serverless-Architekturen (Cloud Functions, AWS Lambda o. Ä.) Solides VerstĂ€ndnis 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 fĂŒr Datenextraktion und intelligentes Routing Umgang mit Non-Determinismus: Error Handling, Guardrails, Feedback-Loops Saubere Datenaufbereitung fĂŒr 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, prĂ€gt Best Practices fĂŒrs ganze Team. Starkes Umfeld: Du arbeitest direkt mit Technical Lead, Data und Automation Engineers zusammen fĂŒr kurze Wege, echtes Feedback, schnelle Iteration. Spannende und herausfordernde Arbeit mit echtem Impact und Wachstum Transparente VergĂŒtung – wir kommunizieren unser VergĂŒtungsmodell klar und offen RegelmĂ€ĂŸige 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 schĂ€tzen wir Chancengleichheit und DiversitĂ€t. Wir begrĂŒĂŸen alle Bewerbungen unabhĂ€ngig von Alter, Geschlecht, NationalitĂ€t, Behinderung, Religion, sexueller Orientierung sowie ethnischer und sozialer Herkunft. Find Jobs in Germany on Arbeitnow

Required Skills

Software Development