Data Engineer (m/w/d)

Zur Unterstützung unseres Data & Analytics Teams suchen wir ab sofort in Vollzeit einen Data Engineer (m/w/d) an unseren Standorten. In dieser Rolle arbeiten Sie gemeinsam mit einem engagierten Team von Engineers und Analysts daran, aus Daten echten Mehrwert für den eCommerce, den stationären Handel und unsere internationalen Standorte zu schaffen. Sie gestalten aktiv unser Data Warehouse mit, binden neue Datenquellen an und bringen Ihre Ideen in einem Umfeld ein, in dem Ownership und Hands-On-Mentalität gelebt werden. Zu Ihren Aufgaben gehört die Konzeption und Entwicklung von Data Warehouses sowie skalierbaren Data Pipelines in Cloud- oder Hybridumgebungen. Sie sind verantwortlich für die technische Umsetzung von Schnittstellenanbindungen, die Modellierung sowie die Administration des Data Warehouses. Darüber hinaus binden Sie neue Datenquellen aus verschiedenen Bereichen wie Webtracking, POS, WMS und CMS an und machen abteilungsübergreifende Zusammenhänge sichtbar. Sie entwickeln Analysen für eCommerce- und Marketing-Datensätze und leiten daraus wertvolle Insights und Handlungsempfehlungen ab. In enger Zusammenarbeit mit internen Stakeholdern unterstützen Sie diese bei datengetriebenen Entscheidungen und arbeiten eng mit dem Head of Data & Analytics sowie mit Engineers und Analysts im Team zusammen. Wir bieten Ihnen ein dynamisches Arbeitsumfeld, in dem Sie Ihre Fähigkeiten entfalten und sich stetig weiterentwickeln können.

Der ideale Kandidat hat ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Engineering, Mathematik oder einem verwandten Bereich oder eine vergleichbare Qualifikation. Sie bringen mindestens 3 Jahre Berufserfahrung im Data Engineering mit, idealerweise im eCommerce- oder digitalen Umfeld. Sehr gute Kenntnisse in SQL und Python sind Voraussetzung, ebenso praktische Erfahrungen mit Cloud-Plattformen wie Azure und/oder AWS sowie mit Workflow-Tools wie Airflow, Prefect oder dbt. Sie haben Erfahrung in der Administration und dem Betrieb von Data-Warehouse-Systemen (On-Prem, Cloud oder Hybrid) und sind versiert im Performance-Tuning, der Query-Optimierung und im Umgang mit großen Datenvolumen. Grundkenntnisse im Bereich Machine Learning oder Data Science sind von Vorteil, ebenso wie Erfahrung mit Exasol-Datenbanken sowie Tracking-, Attribution- oder Marketingdaten. Sie arbeiten strukturiert in agilen Teams, übernehmen Ownership und haben Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit. Kommunikationssicherheit in Deutsch und gute Englischkenntnisse sind für die Zusammenarbeit mit internationalen Niederlassungen erforderlich.