Data Engineer - Digital Health Excellence Center (w/m/d)

Are you ready to shape your future with confidence?

Gemeinsam die Welt jeden Tag ein bisschen besser machen. Für diesen Anspruch setzen wir bei EY alles in Bewegung und gehen als Team „all in“. Schließlich haben wir ein klares Ziel vor Augen: nachhaltigen Wert und Wachstum zu schaffen – für unsere Mandant:innen, Mitarbeitenden und die gesamte Gesellschaft. Unser globales Netzwerk aus rund 400.000 Mitarbeitenden weltweit bietet dir alle Möglichkeiten zu wachsen, dich zu entwickeln, dich zu spezialisieren sowie deine Stärken und Interessen beruflich zu verfolgen. Wir glauben daran, dass der richtige Karriereweg so individuell ist wie du.

Deine Aufgaben

Als Teil unseres international aufgestellten Digital Health Excellence Centers arbeitest du mit Kolleg:innen aus verschiedenen Ländern zusammen – und bist gleichzeitig an einem unserer deutschen Standorte in Köln, Berlin, Düsseldorf, Frankfurt/Main, Hamburg, München oder Stuttgart verankert. Wir realisieren sowohl internationale Projekte als auch Vorhaben für deutsche Verwaltungen auf Bundes-, Landes- und Kommunalebene und gestalten dabei moderne, sichere Systeme für Millionen von Menschen. Im Fokus steht dabei die digitale Transformation des Gesundheitswesens – von interoperablen IT-Lösungen bis hin zu innovativen Digital-Health-Strategien. Dabei übernimmst du vielfältige Aufgaben:

• Design und Entwicklung skalierbarer Datenpipelines (ETL/ELT) zur Aufnahme, Transformation und Verarbeitung großer sowie komplexer Datenmengen

• Entwicklung und Betrieb von Orchestrierungs-Workflows mit Apache Airflow oder Apache NiFi

• Unterstützung im Aufbau von AI/ML/LLM-Pipelines durch Aufbereitung, Strukturierung und Optimierung von Daten für die Nutzung von Modellen

• Optimierung von Datenbanken (PostgreSQL, Oracle) mit Fokus auf Performance-Tuning, Indexierung und Query-Optimierungen

• Sicherstellung von Datenqualität, Datenintegrität und Zuverlässigkeit innerhalb produktiver Pipelines

• Mindestens 5 Jahre Erfahrung im Data Engineering und Aufbau moderner Datenplattformen, inklusive Entwicklung von AI-/ML-Pipelines, Datenaufbereitung, Feature Engineering sowie LLM-Integrationen.

• Fundierte Kenntnisse in Python (insbesondere pandas), SQL, ETL/ELT-Prozessen, Workflow-Orchestrierung (z. B. Airflow oder NiFi), Verarbeitung großer Datenmengen sowie tiefgehende Datenbankexpertise in PostgreSQL oder Oracle inklusive Performance-Optimierung.

• Praktische Erfahrung in Data Governance, Datenschutz und DSGVO-konformer Datenverarbeitung sowie idealerweise Kenntnisse relevanter Gesundheitsdatenstandards wie HL7, FHIR, OMOP und openEHR.