Data Engineer (m/w/d)

Data Engineer (m/w/d)

Hamburg Vollzeit 43200 - 72000 € / Jahr (geschätzt) Hybrid
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle robuste Datenarchitekturen und automatisierte Prozesse in der Google Cloud.
  • Unternehmen: Innovatives Unternehmen mit einem kreativen und datenbasierten Ansatz.
  • Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, unbefristete Anstellung und Raum für persönliche Entwicklung.
  • Weitere Informationen: Agiles, internationales Team mit Fokus auf Innovation und Zusammenarbeit.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Marketings mit modernster Technologie und Teamgeist.
  • Qualifikationen: Erfahrung in MLOps und Cloud-Plattformen, idealerweise Google Cloud.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.

Du willst messbaren Erfolg und Wirkung, die bleibt? Unsere Teams gestalten Inhalte mit Effekt: kreativ, datenbasiert und mit Blick auf die Menschen, die wir erreichen und für unsere Mode begeistern möchten. Wir denken kanalübergreifend, arbeiten eng zusammen und entwickeln Formate, die unsere Marke täglich erfolgreich erlebbar machen – mit Eigenverantwortung und Teamgeist.

Wie gut funktioniert unser Online-Marketing? Mit statistischen und Machine-Learning-Modellen nutzen wir Daten intelligent, um unser Marketing datengetrieben und effizient zu steuern.

Deine Aufgabe:

  • Du entwickelst und betreibst eigenständig robuste Datenarchitekturen sowie automatisierte Prozesse für die Datenbewirtschaftung in der Google Cloud Platform.
  • Du erstellst und optimierst Daten-Pipelines und MLOps-Prozesse, um Machine-Learning-Modelle produktiv zu setzen und deren Betrieb sicherzustellen.
  • Du betreust Deployment- und Monitoring-Prozesse und sorgst für einen stabilen und sicheren Betrieb der Modelle.
  • Du verwaltest die technologische Infrastruktur in der Google Cloud (Projekte, Instanzen, Pipelines, Rechte) und stellst sicher, dass die Cloud-Infrastruktur des Teams aktuellen Sicherheitsanforderungen entspricht.

Dein Beitrag:

  • Du erstellst komplexe und performante Datensätze in BigQuery mittels SQL, die die unverzichtbare Grundlage für unsere Data-Science-Anwendungen bilden.
  • Du gestaltest und implementierst unsere MLOps-Prozesse End-to-End und sorgst damit für die zuverlässige und skalierbare Produktivsetzung unserer Machine-Learning-Modelle.
  • Mit Tools wie Terraform entwickelst Du unsere Cloud-Infrastruktur aktiv weiter und schaffst eine sichere und effiziente Arbeitsumgebung für das gesamte Team.
  • Durch die Automatisierung von Daten-und Deployment-Prozessen ermöglichst Du es dem Data-Science-Team, Innovationen schneller zu entwickeln und in die Anwendung zu bringen.

Dein Umfeld:

Du arbeitest in einem agilen, englischsprachigen Team, bestehend aus Team Lead, Data Scientists, Data Engineers und Digital Product Manager*innen - Teamspirit wird bei uns groß geschrieben! Gemeinsam seid ihr verantwortlich für Entwicklung, Produktivsetzung und Betrieb von technisch hochwertigen Modellen und Algorithmen für die Marketing-Steuerung. Dein Team "Decision Intelligence" ist Teil unserer AI & Data Science Domain, die für die Entwicklung von statistischen und Machine-Learning-Modellen, sowie Generative AI Lösungen für bonprix verantwortlich ist.

Deine Freiheiten:

  • Du übernimmst die technologische Verantwortung für unsere MLOps-Prozesse zusammen mit Deinen Data Engineer Kolleg*innen und gestaltest deren Weiterentwicklung maßgeblich mit.
  • Du hast den Freiraum, neue Technologien und Architekturen zu evaluieren und deren Einführung im Team voranzutreiben, um unsere Data-Science-Infrastruktur zukunftsfähig zu machen.
  • Du bringst Deine Ideen aktiv ein und prägst gemeinsam mit Deinem Team die strategische Ausrichtung unserer Daten-und ML-Plattformen.
  • Du arbeitest eigenverantwortlich an Deinen Projekten und hast die Möglichkeit, Deine persönliche und fachliche Entwicklung durch anspruchsvolle Herausforderungen gezielt voranzutreiben.

Dein Tech Stack:

  • Python
  • Google Cloud Platform: BigQuery, Vertex AI, Cloud Storage
  • Gitlab/Github
  • VS Code/PyCharm

Deine Qualifikationen:

Deine Ausbildung: Du hast ein abgeschlossenes Studium oder eine vergleichbare Qualifikation im technischen oder naturwissenschaftlichen Bereich.

Deine Erfahrung: Du bringst fundierte praktische Erfahrung in der Konzeption und im Betrieb von MLOps-Pipelines zur Produktivsetzung von Machine-Learning-Modellen mit. Außerdem hast Du fundierte Erfahrung im Umgang mit Cloud-Plattformen, idealerweise der Google Cloud Platform (z. B. Vertex AI, BigQuery), und hast bereits mit Infrastructure-as-Code-Tools wie Terraform gearbeitet. Du bist es gewohnt, Aufgaben im Data Engineering eigenständig zu bearbeiten und qualitativ hochwertige Ergebnisse zu liefern. Idealerweise hast Du bereits mit E-Commerce-Daten (z. B. Webtracking-, User-, Kunden- und Marketing-Daten) gearbeitet.

Deine Skills: Du bringst gute Kenntnisse in Python und SQL, insbesondere im Kontext von Daten-Pipelines und BigQuery mit. Gleichzeitig hast Du praktische Erfahrung mit Cloud-Plattformen, idealerweise der Google Cloud Platform (GCP) und deren MLOps-Services (z. B. Vertex AI Pipelines) gesammelt. Du bist sicher im Umgang mit Infrastructure-as-Code-Tools, vorzugsweise Terraform und hast Erfahrung in der Konzeption und Umsetzung von CI/CD-Prozessen (z. B. mit GitHub Actions). Kenntnisse in Container-Technologien wie Docker sind von Vorteil. Idealerweise hast Du erste Erfahrungen im Handling unterschiedlicher Datenformate (Streams, Message Queues, Google PubSub, CSV, JSON, XML usw.). Deine guten Englischkenntnisse runden Dein Profil ab.

Deine Softskills: Du bist wissbegierig und offen Neues zu lernen oder zu erkunden und hast Lust als Teamplayer*in in einem cross-funktionalen, agilen Team zu arbeiten. Du hast Spaß daran, innovative Lösungen für anspruchsvolle Business Use Cases zu entwickeln. Gleichzeitig bist Du zuverlässig, strukturiert und übernimmst Verantwortung für Deine Aufgaben. Du bist offen für Feedback und bereit, Dich konstruktiv in die Weiterentwicklung des Teams einzubringen. Außerdem bist Du flexibel, kannst dich gut auf Veränderungen einstellen und siehst neue Herausforderungen als Chance zur Weiterentwicklung.

Und: Du hast Lust, Teil einer offenen, toleranten und bunten Unternehmenskultur zu werden und Deinen eigenen Beitrag dazu zu leisten? Bei uns ist jede*r willkommen! Lass uns gern wissen, was Du brauchst, um bei uns Dein volles Potenzial zu entfalten.

Deine Benefits: Flexible Arbeitszeiten - Gleitzeit 37,5 Stunden.

Data Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: Bonprix S.R.L.

Als (Junior) Marketing Expert (m/w/d) in unserem dynamischen Team bieten wir dir die Möglichkeit, in einem kreativen und datengetriebenen Umfeld zu arbeiten, das auf Zusammenarbeit und Eigenverantwortung setzt. Unsere Unternehmenskultur fördert nicht nur deine persönliche und berufliche Weiterentwicklung, sondern auch den Austausch von Ideen, um innovative Marketingstrategien zu entwickeln, die unsere Marke stärken. Zudem profitierst du von flexiblen Arbeitszeiten und einem inspirierenden Arbeitsumfeld, das dir hilft, deine Karriereziele zu erreichen.

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Kontaktdaten:

Bonprix S.R.L. Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer (m/w/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 Bonprix S.R.L. 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 Data Engineer (m/w/d) mit Bravour zu bestehen

Python
SQL
Google Cloud Platform
BigQuery
MLOps
Terraform
CI/CD-Prozesse

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 Data Engineer (m/w/d) bei Bonprix S.R.L. gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Bonprix S.R.L. 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 Bonprix S.R.L. entscheidend sein!