Senior Data Platform Engineer in Berlin

Über Andercore

Andercore ist der KI-nativen Anbieter von industriellen Materialien und Gütern für Energie und Infrastruktur. Wir führen Handel und Distribution end-to-end in Eigenverantwortung durch, mit der Geschwindigkeit von Computern - und wir werden zum Lieferanten der Wahl für die gesamte Branche. Der industrielle Einkauf ist ein €900B Markt allein in Europa und der größte manuelle Markt der Welt. 95% der Kunden haben keinen direkten Zugang zu globalen Lieferketten. Materialien durchlaufen vier oder fünf Zwischenhändler, bevor sie an einem Standort ankommen, und 40% der Marge gehen auf dem Weg verloren.

Wir haben die Alternative von Grund auf neu aufgebaut. Wir sind der Lieferant. Wir kaufen von globalen Quellen und verkaufen an europäische Kunden in Eigenverantwortung. Unsere KI steuert den gesamten Handel: Beschaffung, Qualität, Preisgestaltung, Vertrieb, Logistik, Kredit und Finanzierung. Eine Anfrage. Ein fester Preis in Minuten. Pünktlich geliefert. Für den Kunden fühlt es sich an, als würde er von seinem bevorzugten lokalen Anbieter kaufen. Keine Lagerhäuser. Keine Flotte. Kein Inventarrisiko. Jeder Handel ist vor dem Kauf vorverkauft. Wir sind auch der Kreditpartner. Kunden werden in Minuten bewertet und versichert und erhalten bis zu 60 Tage Zahlungsbedingungen, die in das Angebot selbst eingepreist sind. Das Betriebskapital hinter jedem Handel wird bankfinanziert, nicht eigenkapitalfinanziert.

Wo wir heute stehen:

• Starker Umsatzlauf von mehreren hundert Millionen Euro, der Großteil davon von wiederkehrenden Kunden
• Sieben europäische Märkte aktiv, bezogen von Lieferanten aus Asien und darüber hinaus
• Über 80 Mitarbeiter in Berlin (HQ), London und Shanghai
• 90 Millionen Dollar in Eigenkapital und Schulden gesammelt, einschließlich unserer 40 Millionen Dollar Serie B, von Atomico, Project A, Target Global und Inven Capital - mit Betriebskapitalanlagen von UniCredit und KfW

Die Marge liegt in den Bits. Der Schutz liegt in den Atomen. Wir bauen den Lieferanten der Wahl für industrielle Materialien auf - und definieren, wie globaler Handel in einer der größten und wichtigsten Branchen der Welt funktioniert.

Warum diese Rolle, warum jetzt

Wir arbeiten bereits mit Databricks und haben einen Head of Data, der für Metriken, KPIs und Geschäftsanalysen verantwortlich ist. Was fehlt, ist der Ingenieur, der die Plattform stabil macht: saubere Eingabe, ein vertrauenswürdiges Modell unseres kommerziellen und logistischen Bereichs und eine Grundlage, die bereit ist für den nächsten Schritt, nämlich dynamische Preisgestaltung und Nachfragesensorik. Sie werden die erste dedizierte Einstellung für die Datenplattform sein. Sie setzen die Standards, in die das Team hineinwächst, mit einem Weg zur Leitung eines kleinen Datenengineering-Teams, während wir skalieren.

Was Sie tun werden:

• Besitzen Sie unser Databricks Lakehouse von Anfang bis Ende: Eingabe aus Salesforce und unseren Betriebssystemen, Speicherung, Pipeline-Architektur, Orchestrierung und Governance
• Modellieren Sie den kommerziellen und logistischen Bereich (Angebote, Bestellungen, Margen, Lieferanten, Sendungen) in saubere, vertrauenswürdige Datensätze, die Finanzen, Vertrieb, Beschaffung und Logistik alle nutzen können, ohne ihre eigene Version der Wahrheit zu behalten
• Arbeiten Sie eng mit unserem Head of Data zusammen, um Geschäftsfragen in wiederverwendbare Datensätze und Metriken umzuwandeln, nicht in einmalige Exporte
• Bauen Sie die Datenbasis für Preisgestaltung, Prognosen und unsere KI-Agenten: Merkmale, Signale, historische Schnappschüsse und Feedback-Schleifen, die uns sagen, ob eine Entscheidung richtig war
• Machbarkeit der Datenqualität sichtbar machen: Tests, Überwachung und Alarmierung, damit defekte Pipelines und stille Schemaabweichungen erkannt werden, bevor ein Käufer es bemerkt
• Fügen Sie Near-Real-Time-Verarbeitung hinzu, wo das Geschäft jetzt handeln muss, und halten Sie die Dinge einfach, wo Batch ausreichend ist

Wer Sie sind:

• 5+ Jahre Erfahrung im Datenengineering, mit echtem Eigentum an einer Plattform statt an einer einzelnen Pipeline
• Tiefes Wissen in SQL und Python sowie praktische Erfahrung mit Spark und einem Lakehouse (Databricks stark bevorzugt: Delta Lake, Workflows, Unity Catalog)
• Sie haben ein CRM oder ERP als primäres Quellsystem verwendet und wissen, was es bedeutet, unordentliche Betriebsdaten zu modellieren, die von Menschen manuell bearbeitet werden
• Komfortabel mit Infrastruktur als Code und mit Software-Engineering-Praktiken für Daten (Versionskontrolle, CI, Testing)
• Sie kommunizieren leicht mit nicht-technischen Stakeholdern und widersprechen, wenn eine Anfrage anders gelöst werden sollte
• Sie arbeiten gut in einem Series B-Umfeld, in dem sich Prioritäten ändern und niemand Ihnen eine fertige Spezifikation übergibt
• Sie verwenden KI-Codierungswerkzeuge als natürlichen Teil Ihrer Arbeit und wissen, wo sie helfen und wo nicht

Schön zu haben:

• Streaming-Erfahrung (Kafka, Kinesis oder Ähnliches)
• Maschinenlernen und statistische Analyse, insbesondere angewandt auf Prognosen oder Preisgestaltung
• Salesforce
• Erfahrung im Handel, Marktplätzen oder der Lieferkette sowie Interesse an Katalog-, Preis- und Erfüllungsproblemen
• Ein Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich

Was wir anbieten:

• Ein wachsendes Produkt- und Engineering-Team mit 12 Personen, in dem Sie Ihren Bereich von Anfang bis Ende besitzen
• Ein Unternehmen, in dem Datenarbeit keine Unterstützungsfunktion ist: Unsere Agenten und unsere Marge hängen direkt davon ab
• Hybrides Setup in Berlin
• Direkter Zugang zu den Gründern und zu den kommerziellen Teams, deren Probleme Sie lösen

Wir sind ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit bietet und Bewerber aus allen Hintergründen willkommen heißt, unabhängig von Rasse, ethnischer Zugehörigkeit, Geschlechtsidentität oder -ausdruck, sexueller Orientierung, Religion, Alter, Behinderung oder einer anderen Eigenschaft. Wir glauben, dass Vielfalt Innovation, Kreativität und kollektive Stärke fördert.