Lead Data Engineer - Data Platform & AI (w/m/d)

Bist du bereit, die deutsche Cannabis-Geschichte mitzuschreiben? enua ist ein ganzheitlicher Hersteller für medizinisches Cannabis und gehört in Deutschland zu den führenden Anbietern in diesem Markt. Wir sind ein Team von 50 motivierten Persönlichkeiten in Köln, vereinigt durch die Vision, Menschen mittels nachhaltigem Zugang zu hochwertigem Cannabis ein besseres Lebensgefühl zu schenken und diesen Pioniermarkt nachhaltig mitzuprägen. Mit über 1.000 Apotheken als Kunden haben wir ein Umsatzniveau von 50 Millionen Euro erreicht. Als nachhaltig profitables und schnell wachsendes Unternehmen sind wir auf der Suche nach talentierten, ambitionierten und leidenschaftlichen Mitarbeitenden. Insbesondere im Bereich Data & Solutions bauen wir derzeit ein Team auf, das die Standards der Branche prägen soll. Im Bereich IT & Data haben wir im letzten Jahr die Grundlagen gelegt – jetzt bauen wir darauf auf. Aufgaben Unsere Datenplattform läuft auf Databricks. Die Basis steht – die spannende Arbeit beginnt jetzt: ein Datenmodell, das das ganze Unternehmen trägt, saubere Integrationen in ERP, CRM und Marktdaten, AI-Anwendungen, die darauf aufsetzen, und Standards, die ein wachsendes Team tragen. Dafür suchen wir dich als Lead Data Engineer - Data Platform & AI (m/w/d). Du übernimmst die technische Ownership für die Plattform: Architektur, Datenmodell und Umsetzung sind deine Entscheidungen. Du arbeitest hands-on mit Python, SQL und Databricks, mit End-to-End-Ownership vom Prototyp bis zum Betrieb – und nutzt KI-gestützte Entwicklung (z. B. Claude Code) als selbstverständliches Werkzeug, nicht als Extra-Thema. Datenplattform verantworten: Du entwickelst unser Databricks Lakehouse weiter – Architektur, Pipelines, Betrieb, Kosten – und entscheidest, was wir wie ausbauen. Datenmodell bauen: Du gestaltest das zentrale Datenmodell für Produkte, Kunden, Markt und Transaktionen – die Grundlage für Reporting, Self-Service und AI. Du entscheidest, wie viel Struktur wir brauchen und wo Pragmatismus gewinnt. Systeme integrieren: Du bindest ERP (Microsoft Dynamics 365 Business Central), CRM, externe Marktdaten und APIs an – robust, dokumentiert, überwacht. AI in den Einsatz bringen: Du baust LLM-basierte Workflows, Agents und interne Tools, die auf der Plattform aufsetzen und Fachbereichen echte Arbeit abnehmen. Engineering-Effizienz: Du automatisierst, was Engineering langsam macht – Deployments, Tests, Monitoring, Infrastruktur als Code – damit Änderungen an der Plattform in Minuten statt Tagen in Produktion gehen und Pipelines auch ohne Aufsicht verlässlich laufen. Technisch führen: Du setzt die Leitplanken für Code-Qualität, Git-Workflow und Dokumentation, reviewst, was auf der Plattform landet, bist Sparringspartner für Analysten und Product Owner und technisches Gegenüber für externe Entwickler und Partner. Mit dem Business arbeiten: Gemeinsam mit unserem Product Owner, unseren Analysten und den Fachbereichen übersetzt du Anforderungen in lauffähige Lösungen – vom Prototyp in Tagen bis zum stabilen Betrieb. Qualifikation Das bringst du mit Mehrjährige Erfahrung als Builder im Data-/Tech-Umfeld – als Senior Data Engineer, Analytics Engineer, Tech Lead oder Allrounder. Ob du den Titel Tech Lead schon trägst oder ihn dir hier holst, ist uns egal – Skill zählt mehr als Berufsjahre. Databricks: Du hast produktiv auf Databricks oder einem vergleichbaren Lakehouse-Stack (Spark, Delta Lake) gebaut und weißt, wie man eine Plattform betreibt, nicht nur bespielt. Datenmodellierung: Du hast Datenmodelle entworfen, die im Betrieb bestanden haben – dimensionale Modellierung, Stammdaten, Hierarchien – und kannst erklären, warum du dich wofür entschieden hast. Python & SQL: Sehr gute Kenntnisse für Datenverarbeitung, Integrationen und Automation. Erfahrung mit Integrationen und APIs: du verbindest Systeme, die nicht füreinander gemacht wurden. ERP-Erfahrung ist ein Plus. Souveräner Umgang mit Git, CI/CD und sauberem Code – und die Fähi