Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue und betreibe die Datenbasis für unser Produkt, um Echtzeit-Dashboards zu erstellen.
- Unternehmen: Ecoplanet, ein innovatives Unternehmen im Energiemanagement.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flache Hierarchien und kostenlose Mittagessen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf persönliches Wachstum und Entwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte aktiv die Energiewende in Europa und arbeite an realen Projekten.
- Qualifikationen: 3-5 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung, Kenntnisse in Python und SQL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 54000 - 66000 € pro Jahr.
What we are building
At ecoplanet, we’re redefining energy for tomorrow.
Our mission: turn energy management into the competitive edge every European business relies on to win its market.
We’re building the operating system for the energy transition — cutting energy costs, improving efficiency, and streamlining operations.
Backed by EQT Ventures, HV Capital and more, and built by a team full of top‑tier talent.
Why This Role Matters
You will build and run the data backbone the whole product sits on.
Meter readings arrive from industrial sites across Europe, through messages or us accessing APIs.
Your job is to get that data in clean, on time, and in a shape that dashboards, insights and forecasts can rely on.
You will join a team of 12 engineers in two squads.
Small team, real ownership, and what you build reaches customers in weeks rather than quarters.
- What You’ll Achieve
- Meter data integration.
Connect industrial hardware and utility data streams into real-time dashboards.
Every site is a little different, so a good part of the job is bringing data into a consistent structure across all sites.
- Anomalies and insights.
Find the things in the data a customer would want to know about — a meter drifting, a machine left running overnight, consumption that does not fit the pattern — and turn them into something they can act on.
Tech stack and growth. Support the engineering team building scalable data pipeline.
- What Sets You Up for Success
- At least 3–5 years in a data engineering role or something close to it, building pipelines other people depend on
- Hands‑on data science experience. You do not need a research background
- You do need to have built and evaluated models yourself: enough to tell a real anomaly from noise, to judge when a finding is solid enough to put in front of a paying customer, and to know what a pipeline owes a model running in production
- Solid with Python and SQL and cloud data infrastructure
- You have designed and run pipelines, APIs and workflows in production
- Comfortable with high‑volume time‑series data: ingestion, data quality, backfills, and the everyday reality of late, missing and duplicated readings
- You think end‑to‑end before you go deep.
When you hit a hard problem, the first instinct we want is “can a change somewhere else in the chain make this easy?” rather than heading straight into solving the hard version
- A company our size cannot afford clever answers to problems that did not need solving
- Clear written and spoken English
- German is a plus
- Nice to have
- Energy, industrial, Io T or another domain where the data comes off real hardware
- Metering or device protocols, telemetry at scale, or streaming pipelines
- Knowledge of a second programming language, like Type Script or Kotlin
- You run what you build: monitoring, alerting, and the occasional early morning debugging a pipeline
- What You Get
- Top‑of‑market team, flat hierarchy — work alongside people who push you to get better
- Competitive salary
- Full ownership from day one — you actively shape our company
- Close collaboration with our Product team
- Central office, easy commute — free lunch every Tuesday and Thursday
- Wellpass membership + Deutschlandticket sponsorship
- Regular 1:1s and retros focused on your growth
- Real impact — your work supports Europe’s transition to a smarter energy system
- #J-18808-Ljbffr
Data Engineer (m/f/d) Arbeitgeber: DeepCamp
Ecoplanet ist ein hervorragender Arbeitgeber, der Ihnen die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das sich auf die Energiezukunft konzentriert. Mit einer flachen Hierarchie und einem engagierten Team von Fachleuten haben Sie die Chance, von Anfang an Verantwortung zu übernehmen und Ihre Fähigkeiten in einem bedeutenden Bereich weiterzuentwickeln. Zudem profitieren Sie von einem zentralen Bürostandort mit einfacher Anbindung, regelmäßigen 1:1-Gesprächen zur Förderung Ihrer persönlichen Entwicklung und einem wettbewerbsfähigen Gehalt.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so 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 DeepCamp 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/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 Data Engineer (m/f/d) bei DeepCamp gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei DeepCamp 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 DeepCamp entscheidend sein!