Kopfnote · Technology

Data Engineer (m/w/d) – Data Warehouse & ELT Architecture

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Deine Aufgaben

Konzeption und Aufbau einer modernen ELT-Architektur (Raw → Staging → Data Mart).
Entwicklung und Pflege eines strukturierten Data Warehouses inklusive sauberer Transformationslogik außerhalb des BI-Tools.
Datenmodellierung im Warehouse (z. B. Star Schema, perspektivisch Data Vault, SCD2).
Implementierung versionierter Transformationen mit dbt oder vergleichbaren Tools.
Aufbau und Orchestrierung stabiler, automatisierter Datenpipelines (z. B. mit Airflow, Prefect oder Dagster).
Integration interner und externer Datenquellen (Shop, ERP, CRM, Marketing-Plattformen, APIs).
Sicherstellung von Datenqualität, Monitoring und Fehlerhandling innerhalb der Pipeline-Architektur.
Technische Weiterentwicklung der Datenplattform im Hinblick auf Performance, Skalierbarkeit und perspektivische Cloud-Integration

Du hast bereits Data Warehouses oder ELT-Architekturen aufgebaut (Raw → Staging → Data Mart).
Du arbeitest sicher mit MS SQL Server und hast kein Problem mit komplexen Abfragen, Stored Procedures und Performance-Tuning
Du modellierst Daten strukturiert (z.B. Star Schema, SCD2)
Du nutzt dbt (oder Vergleichbares), um Transformationslogik sauber und versioniert außerhalb des BI-Tools zu halten
Du hast Erfahrung mit Orchestrierung (Airflow, Prefect, Dagster) und baust damit stabile Pipelines
Python nutzt du selbstverständlich für Datenverarbeitung und Pipeline-Logik
Du verstehst Tracking-Daten (Google Analytics, Meta Ads) und kannst sie sauber ins Datenmodell integrieren
BI-Tools wie Power BI nutzt du pragmatisch
Englisch auf B2-Niveau ist für dich kein Problem

Du hast bereits mit Cloud-Data-Plattformen wie BigQuery, Snowflake oder Redshift gearbeitet
Du kennst analytische Datenbanken wie ClickHouse oder DuckDB
Eventbasierte Systeme (z. B. Kafka) sind für dich kein Fremdwort
Du hast Erfahrung im E-Commerce- oder Performance-Marketing-Umfeld
Du hast mit Tools wie Grafana, Metabase oder Superset gearbeitet
Du hast erste Berührungspunkte mit LLMs und nutzt sie sinnvoll für datengetriebene Workflows

Impact: Du arbeitest direkt an den Hebeln für mehr Effizienz und Wachstum
Work Life Balance: Flexible Startzeiten und 28 Urlaubstagen ansteigend pro Jahr Betriebszugehörigkeit (max. 30) sowie auf Wunsch betriebliche Altersvorsorge
Persönliches Weiterbildungsbudget: nach Bedarf verhandelbar
Bezuschussung: 50 Euro steuerfreier Sachbezug
Teamevents: großes Sommerfest, grillen einmal pro Monat sowie Teamlunches
Vor Ort: Snackautomaten sowie Umkleiden & Duschen
Bürohunde sind inklusive – unsere vierbeinigen Kollegen sorgen für gute Laune und gehören fest zu unserem Team