Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle robuste Datenpipelines und moderne Datenlösungen mit Databricks und Cloud-Technologien.
- Unternehmen: Amer Sports, ein globales Netzwerk ikonischer Sport- und Outdoor-Marken.
- Vorteile: Mitarbeiterrabatte, Karriereentwicklung und Zugang zu modernen Technologien.
- Weitere Informationen: Kollaboriere in kleinen Teams und erziele echte Auswirkungen auf globale Projekte.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft von Daten in einem dynamischen, internationalen Umfeld.
- Qualifikationen: Mindestens 4 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und starke Python- sowie SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 56250 - 68750 € pro Jahr.
Hybrid/ Garching near Munich
We’re looking for Senior Data Engineer for Amer Sports’ office in Garching near Munich.
Amer Sports is a global collective of iconic sports and outdoor brands, powered by a community of people who share a passion for authenticity, impact, and excellence.
We bring together leading brands, talented teams, and a culture built on collaboration.
If you’re looking for an environment where you can make an impact and grow your career, we invite you to explore the opportunity below.
In this role, you will build the data foundations that power critical business decisions across Procurement, Supply Chain and Operations.
Working with technologies such as Databricks, SAP Datasphere and Azure, you will design scalable data products that transform complex SAP and non-SAP data into trusted insights, advanced analytics and AI-ready datasets.
This is an opportunity to work on large-scale global data challenges, collaborate with international stakeholders, and have a direct impact on how data is used across some of the world's most recognized sports and outdoor brands.
- What you will be doing
- Design and develop robust data pipelines integrating SAP and non-SAP systems.
- Build and maintain modern data processing solutions using Databricks and cloud technologies.
- Enable seamless access to trusted business data across procurement, operations and analytics functions.
- Create reusable data products
- Design reusable data models covering procurement, vendor, contract, logistics and operational datasets.
- Implement Medallion Architecture (Bronze, Silver, Gold) to support scalable analytics and reporting.
- Deliver consumption-ready datasets for self-service analytics and decision-making.
- Ensure governance, quality and trust
- Implement automated data quality checks and monitoring processes.
- Maintain data lineage, metadata standards and governance frameworks.
- Support secure access controls and data protection standards across analytical environments.
- Enable advanced analytics and AI
- Develop feature-ready data products that support spend analytics, supplier performance, risk management and AI-driven use cases.
- Collaborate with data analysts, business stakeholders and data scientists to create scalable analytical solutions.
- Continuously improve data accessibility and usability across the organization.
- Partner with business stakeholders
- Work closely with Procurement, Supply Chain, Operations and Analytics teams to understand business needs.
- Translate complex requirements into scalable technical solutions.
- Act as a trusted partner and technical advisor in driving data-driven decision making.
- Contribute to engineering excellence
- Apply modern software engineering practices including Git-based development, CI/CD and automated testing.
- Support the evolution of enterprise data platform standards and best practices.
- Share knowledge and promote high-quality engineering across teams.
- What you need to succeed
- 4+ years of experience in data engineering or similar roles.
- At least 2 years of hands‑on experience with Databricks, including Delta Lake, Delta Live Tables, Unity Catalog, and Workflows.
- Proven experience designing and implementing enterprise-scale data pipelines and data products.
- Experience working with SAP data sources and enterprise business applications.
- Strong ability to translate business requirements into practical, scalable, and reusable data solutions.
- Strong Python (Py Spark) and SQL skills for large-scale data transformation, automation, and pipeline development.
- Experience with SAP data integration approaches, such as OData, CDS views, BW extraction, or SAP Datasphere.
- Hands‑on experience with Azure technologies, including Azure Data Factory, Azure Storage (ADLS Gen2), and Azure Dev Ops.
- Experience building and maintaining API-based integrations using REST and SOAP.
- Familiarity with Git-based development workflows, CI/CD practices, and modern software engineering standards.
- Experience with data modelling, governance, lineage, and data quality frameworks.
- Experience delivering analytical datasets and reporting solutions through Power BI, SAP Analytics Cloud, or similar platforms.
- Bachelor's or Master's degree in Computer Science, Information Systems, Business Informatics, Engineering, or a related field, or equivalent practical experience.
- Professional proficiency in English and basic German language skills.
- Motivation to learn, grow, and continuously develop skills
- Motivation to contribute to work that supports healthier, more active lives
- What we consider a plus
- Experience working with Supply Chain, Procurement, Operations, or Commercial data domains.
- Familiarity with SAP ECC or S/4HANA data models, particularly within MM, LO, or related modules.
- Experience in federated or decentralized enterprise data environments.
- Exposure to AI, machine learning, predictive analytics, or AI-ready data product development.
- Experience contributing to engineering standards, governance frameworks, or enterprise data platform strategy.
- Databricks Certified Data Engineer Associate or Professional certification.
- SAP Datasphere certification.
- Experience supporting self-service analytics and building reusable data products for business users.
- What’s in it for you
- Global collaboration: Work with diverse, international teams and collaborate across brands, functions, and markets, learning from different perspectives along the way.
- Access to a global network of leading brands: Work within a global collective of iconic sports and outdoor brands, gaining exposure to different businesses, perspectives, and opportunities across Amer Sports.
- We’re in the game together: Join a culture built on trust, support, and shared responsibility, where progress is achieved together and success is celebrated as a team.
- Purpose‑driven environment: Be part of work that supports healthier, more active lives through our iconic sports and outdoor brands.
- Small teams, real impact: Contribute in small, trusted teams within a global company, where your ideas matter and your work can create real impact.
- Excellence in how we work: Join an environment where quality, innovation, and continuous improvement matter, and where people are encouraged to raise the bar in how work is done.
- Employee product benefits: Enjoy access to employee discounts on quality products from our iconic brands.
- Ambitious career development: Develop your skills through meaningful work, new challenges, and collaboration with experienced colleagues.
- Modern technologies and ways of working: Be part of teams that work with modern technologies and continuously evolve how we build, operate, and improve our digital solutions.
- IT: At Amer Sports, IT professionals have the chance to work on cutting-edge projects and implement advanced technologies, driving progress in a globally recognized company with prestigious brands.
- What to expect from the recruitment process
- CV screening: Every CV is reviewed by a human.
- Phone screening: A conversation with Amer Sports’ HR manager to discuss the role, our organization, and your expectations.
- Interviews: Usually 1–2 rounds, including interviews with the hiring manager and prospective team.
- Case studies or assessments: Your role may require practical tests, such as presentations or case studies.
- Feedback and decision: We aim to provide feedback throughout the process.
- #J-18808-Ljbffr
Senior Data Engineer (m/f/d) Arbeitgeber: Amer Sports
Amer Sports ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und unterstützenden Umfeld zu arbeiten. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit und persönlicher Entwicklung fördert das Unternehmen eine Kultur des Vertrauens und der Verantwortung, in der innovative Ideen geschätzt werden. Die Mitarbeiter profitieren von globalen Karrieremöglichkeiten, attraktiven Vergünstigungen und einer sinnstiftenden Arbeit, die zu einem aktiveren Lebensstil beiträgt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Engineer (m/f/d) erhalten könntest
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Amer Sports zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data Engineer (m/f/d) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Senior Data Engineer (m/f/d) bei Amer Sports gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Amer Sports vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Amer Sports entscheidend sein!