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Data Engineer
CGSHamburg, Germany, GermanyVor 7 Tagen
StellenbeschreibungBuilding and maintaining low-latency, high-availability data pipelines in C++ and Python. Engineering performant and scalable data warehousing solutions in BigQuery, using advanced SQL features (UDFs, ITVFs, MTVFs). Deploying production systems using Docker, Git, and CI / CD best practices. Leveraging AWS services — including S3, ECR, ECS, Fargate, and Lambda — to build resilient cloud-native pipelines. Designing systems with high conscientiousness — anticipating failure modes, writing clean code, and documenting responsibly. Working in a collaborative, agreeable way that supports shared goals and constructive feedback. Experience in short-term power markets (Day Ahead, Intraday Auctions and Continuous, Imbalance, EPEX SPOT, EXAA, Nordpool, and EEX, as well as relevant data like weather, trades, and order book updates). Knowledge of infrastructure-as-code and cloud architecture best practices (e.g. Pulumi, Terraform, AWS Well-Architected Framework). Familiarity with data pipeline orchestration and monitoring tools (e.g. Airflow, DBT, Grafana) or MLOps tooling. Programming experience in Go or Rust. A deeply technical, fast-moving environment where you work with traders, not for them. The systems you build go into production immediately — providing a rare and rewarding feedback loop from both peers and the market. A high-agency team culture that values care, clarity, and cooperation.
Data Engineer
Our client’s quantitative trading team leverages models and data to drive decision-making. They build tools for their own use — which means quality, speed, and precision truly matter. To help accelerate innovation, they’re looking for a Data Engineer with a strong focus on performance, reliability, and clean engineering. Expect deep technical work, minimal meetings, and no external stakeholder juggling — just direct impact.
You enjoy :
- Writing efficient C++ code that delivers low-latency execution and high reliability.
- Organizing and querying large volumes of time-sensitive data using BigQuery.
- Getting the details right — from error handling to naming conventions — because precision matters.
- Collaborating in a team that values humility, kindness, and technical excellence.
- Taking ownership of your work from design to deployment — and beyond.
You can support the team with
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Data Engineer • Hamburg, Germany, Germany
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