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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle unser Data Warehouse und erstelle skalierbare Data Pipelines in Cloud-Umgebungen.
- Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen im eCommerce mit einem dynamischen Data & Analytics Team.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein kreatives Arbeitsumfeld.
- Andere Informationen: Agiles Team mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten und interdisziplinärer Zusammenarbeit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des eCommerce mit Daten und bringe deine Ideen aktiv ein.
- Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium und mindestens 3 Jahre Erfahrung im Data Engineering.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Zur Unterstützung unseres Data & Analytics Teams suchen wir Dich ab sofort in Vollzeit an unseren Standorten in Herzebrock-Clarholz, Hamm oder Berlin. In unserem Data & Analytics Team arbeitest Du gemeinsam mit Engineers und Analysts daran, aus Daten echten Mehrwert für den eCommerce, den stationären Handel und unsere internationalen Standorte zu schaffen. Du gestaltest unser Data Warehouse aktiv mit, bindest neue Datenquellen an und bringst Deine Ideen in einem Umfeld ein, in dem Ownership und Hands-On-Mentalität gelebt werden.
Deine Aufgaben
- Du konzipierst und entwickelst unser Data Warehouse sowie skalierbare Data Pipelines in Cloud- oder Hybridumgebungen weiter.
- Du verantwortest die technische Umsetzung von Schnittstellenanbindungen, Modellierung sowie die Administration unseres Exasol DWHs.
- Du bindest neue Datenquellen aus Bereichen wie Webtracking, POS, WMS und CMS an und machst abteilungsübergreifende Zusammenhänge sichtbar.
- Du erweiterst mit SQL und Python unser bestehendes Set an Datenmodellen und implementierst neue Lösungsansätze mit Unterstützung von AI Agents.
- Du entwickelst Analysen für eCommerce- und Marketing-Datensätze und leitest daraus Insights und Handlungsempfehlungen ab.
- Du bringst eigene Ideen zur Datenmodellierung und zum Aufbau von Predictive Analytics ein und setzt diese gemeinsam mit dem Team um.
- Du ermittelst und prüfst technische Anforderungen im Rahmen von Anforderungsanalysen bei neuen Projekten.
- Du unterstützt unsere internen Stakeholder aus Marketing, eCommerce, Retail, Einkauf und Logistik bei datengetriebenen Entscheidungen.
- Du arbeitest eng mit dem Head of Data & Analytics sowie mit Engineers und Analysts im Team zusammen.
Dein Profil
- Du hast ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Engineering, Mathematik oder einem verwandten Bereich – oder eine vergleichbare Qualifikation.
- Du bringst mindestens 3 Jahre Berufserfahrung im Data Engineering mit, idealerweise im eCommerce- oder digitalen Umfeld.
- Du verfügst über sehr gute Kenntnisse in SQL und Python.
- Du hast praktische Erfahrung mit Azure und/oder AWS sowie mit Workflow-Tools wie Airflow, Prefect oder dbt.
- Du nutzt bereits gezielt moderne AI-Tools wie Claude Code in deinem Alltag, um Pipelines zu erstellen sowie effizienter und robuster zu gestalten.
- Du hast Erfahrung in der Administration und dem Betrieb von Data‑Warehouse‑Systemen (On‑Prem, Cloud oder Hybrid) und im Umgang mit Performance‑Tuning, Query‑Optimierung und Datenvolumen.
- Du bringst Grundkenntnisse im Bereich Machine Learning oder Data Science mit (Modellentwicklung, statistische Verfahren, Modell‑Deployment) – oder Lust, Dich hier weiterzuentwickeln.
- Deine Erfahrung mit Exasol Datenbanken sowie mit Tracking-, Attribution- oder Marketingdaten ist ein großes Plus.
- Du arbeitest strukturiert in agilen Teams, übernimmst Ownership und hast Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit.
- Du kommunizierst sicher auf Deutsch und verfügst über gute Englischkenntnisse für die Zusammenarbeit mit unseren internationalen Niederlassungen.
Data Engineer (m/w/d) in Herzebrock-Clarholz Arbeitgeber: emplify GmbH
Kontaktperson:
emplify GmbH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Engineer (m/w/d) in Herzebrock-Clarholz
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze LinkedIn und Xing, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Oft sind es persönliche Empfehlungen, die den entscheidenden Unterschied machen!
✨Sei proaktiv!
Warte nicht darauf, dass die Stellenanzeigen aufploppen. Gehe aktiv auf Unternehmen zu, die dich interessieren, und zeige dein Interesse an einer Zusammenarbeit. Wir bei StudySmarter lieben es, wenn Bewerber Initiative zeigen!
✨Bereite dich auf Interviews vor!
Mach dir Gedanken über mögliche Fragen und bereite Antworten vor, die deine Erfahrungen und Fähigkeiten im Data Engineering hervorheben. Übe auch, wie du deine Ideen zur Datenmodellierung präsentieren würdest – das kommt gut an!
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wenn du dich für die Stelle als Data Engineer interessierst, bewirb dich direkt über unsere Website. So hast du die besten Chancen, schnell in den Auswahlprozess zu kommen!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer (m/w/d) in Herzebrock-Clarholz
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deiner Bewerbung durchscheinen und erzähl uns, warum du der perfekte Fit für unser Data & Analytics Team bist.
Mach es konkret!: Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung, um deine Fähigkeiten in SQL, Python und Data Engineering zu untermauern. Zeig uns, wie du in der Vergangenheit Probleme gelöst hast und welche Erfolge du erzielt hast.
Achte auf die Details!: Stell sicher, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Ein gut strukturiertes Anschreiben und ein übersichtlicher Lebenslauf machen einen guten Eindruck. Wir schätzen Sorgfalt und Professionalität!
Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns ankommt!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei emplify GmbH vorbereitest
✨Verstehe die Rolle des Data Engineers
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen und Aufgaben eines Data Engineers vertraut. Lies dir die Stellenbeschreibung genau durch und überlege, wie deine bisherigen Erfahrungen und Fähigkeiten zu den geforderten Kompetenzen passen.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, diese Beispiele zu teilen, um zu zeigen, wie du SQL, Python oder Cloud-Technologien angewendet hast, um Probleme zu lösen oder Prozesse zu optimieren.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da die Zusammenarbeit im Team wichtig ist, solltest du Beispiele parat haben, die deine Fähigkeit zur interdisziplinären Zusammenarbeit unter Beweis stellen. Erkläre, wie du mit anderen Abteilungen zusammengearbeitet hast, um datengetriebene Entscheidungen zu treffen.
✨Frage nach den nächsten Schritten
Am Ende des Interviews kannst du nach den nächsten Schritten im Auswahlprozess fragen. Das zeigt dein Interesse an der Position und gibt dir auch die Möglichkeit, mehr über die Unternehmenskultur und das Team zu erfahren.