Als Data Engineer bei audit.neo baust du die Datenpipelines und -prozesse, die unsere Plattform antreiben – von der Transformation roher Eingangsdaten über die Automatisierung der Aufbereitung bis hin zu sauberen, nutzbaren Zielstrukturen. Du arbeitest an echten technischen Herausforderungen rund um große Datenmengen, komplexe Workflows und vielfältige Integrationen – an einem Produkt, das täglich von echten Prüfungsteams genutzt wird.
Tätigkeiten
- Rohdaten in saubere, strukturierte Zielsysteme überführen – von der Analyse der Datenstruktur bis zur fertigen Transformation.
- Datenaufbereitungs- und Verarbeitungsprozesse automatisieren und so manuelle Aufwände dauerhaft reduzieren.
- Tools und Skripte zur effizienten Datenbearbeitung entwickeln und kontinuierlich verbessern.
- Datenflüsse qualitätssichern und optimieren – mit Blick auf Korrektheit, Nachvollziehbarkeit und Performance.
- Im direkten Austausch mit Kunden deren Fragen und Anforderungen aufnehmen und in konkrete Datenlösungen übersetzen.
Unser Tech-Stack: KNIME · Python · SQL · Cloud-Infrastruktur (Azure) · Git · BI-Tools · Automatisierung
Anforderungen
Must-have:
- Interesse an Datentransformation und Datenaufbereitung (z. B. mit Python, KNIME oder BI-Tools)
- Freude daran, pragmatische Lösungen für reale Datenprobleme zu entwickeln
- Strukturierte Arbeitsweise und ein gutes Verständnis für Datenqualität und Datenlogik
Nice to have:
- Kenntnisse in der Wirtschaftsprüfung oder einem verwandten Umfeld
- Programmierkenntnisse in Python
Team
Wir sind ein kleines, eingespieltes Data-Team – mit kurzen Wegen, direkter Kommunikation und ohne unnötige Prozesse. Die Rolle ist bei uns keine Randrolle: Du arbeitest produktnah, bringst dich in technische Entscheidungen ein und hast direkten Einfluss darauf, wie unsere Datenflüsse und -prozesse wachsen. Datenpipelines werden gemeinsam gedacht, Lösungen end-to-end entwickelt und zusammen live gebracht.
Das Team sitzt in Stuttgart und arbeitet hybrid. Wie oft du ins Büro kommst, stimmen wir individuell ab – alles zwischen einmal pro Woche und einmal im Monat ist möglich.
Bewerbungsprozess
Unser Bewerbungsprozess ist bewusst unkompliziert und persönlich gehalten. In der Regel starten wir mit einem kurzen Kennenlern-Call mit unserem Head of Data, um fachlich und menschlich einen ersten Eindruck voneinander zu bekommen. Danach laden wir dich zu einem gemeinsamen Termin bei uns im Büro ein (ca. 2–3 Stunden), damit wir uns gegenseitig besser kennenlernen und gemeinsam tiefer in Produkt, Team und technische Themen einsteigen können.