Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle unsere Datenplattform und forme die Zukunft des medizinischen Cannabis mit.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen im Bereich medizinisches Cannabis mit starkem Teamgeist.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Kantinenzuschuss und individuelle Gutscheine.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit viel Raum für persönliche Entwicklung und Verantwortung.
- Warum dieser Job: Gestalte eine Plattform, die echten Einfluss hat und erlebe den Pioniermarkt hautnah.
- Qualifikationen: Erfahrung in Data Engineering, Databricks und Python sind ein Muss.
Bist du bereit, die deutsche Cannabis-Geschichte mitzuschreiben? enua ist ein ganzheitlicher Hersteller für medizinisches Cannabis und gehört in Deutschland zu den führenden Anbietern in diesem Markt. Wir sind ein Team von 50 motivierten Persönlichkeiten in Köln, vereinigt durch die Vision, Menschen mittels nachhaltigem Zugang zu hochwertigem Cannabis ein besseres Lebensgefühl zu schenken und diesen Pioniermarkt nachhaltig mitzuprägen. Mit über 1.000 Apotheken als Kunden haben wir ein Umsatzniveau von 50 Millionen Euro erreicht. Als nachhaltig profitables und schnell wachsendes Unternehmen sind wir auf der Suche nach talentierten, ambitionierten und leidenschaftlichen Mitarbeitenden. Insbesondere im Bereich Data & Solutions bauen wir derzeit ein Team auf, das die Standards der Branche prägen soll. Im Bereich IT & Data haben wir im letzten Jahr die Grundlagen gelegt – jetzt bauen wir darauf auf.
Aufgaben
- Unsere Datenplattform läuft auf Databricks. Die Basis steht – die spannende Arbeit beginnt jetzt: ein Datenmodell, das das ganze Unternehmen trägt, saubere Integrationen in ERP, CRM und Marktdaten, AI-Anwendungen, die darauf aufsetzen, und Standards, die ein wachsendes Team tragen.
- Datenplattform verantworten: Du entwickelst unser Databricks Lakehouse weiter – Architektur, Pipelines, Betrieb, Kosten – und entscheidest, was wir wie ausbauen.
- Datenmodell bauen: Du gestaltest das zentrale Datenmodell für Produkte, Kunden, Markt und Transaktionen – die Grundlage für Reporting, Self-Service und AI.
- Systeme integrieren: Du bindest ERP (Microsoft Dynamics 365 Business Central), CRM, externe Marktdaten und APIs an – robust, dokumentiert, überwacht.
- AI in den Einsatz bringen: Du baust LLM-basierte Workflows, Agents und interne Tools, die auf der Plattform aufsetzen und Fachbereichen echte Arbeit abnehmen.
- Engineering-Effizienz: Du automatisierst, was Engineering langsam macht – Deployments, Tests, Monitoring, Infrastruktur als Code – damit Änderungen an der Plattform in Minuten statt Tagen in Produktion gehen und Pipelines auch ohne Aufsicht verlässlich laufen.
- Technisch führen: Du setzt die Leitplanken für Code-Qualität, Git-Workflow und Dokumentation, reviewst, was auf der Plattform landet, bist Sparringspartner für Analysten und Product Owner und technisches Gegenüber für externe Entwickler und Partner.
- Mit dem Business arbeiten: Gemeinsam mit unserem Product Owner, unseren Analysten und den Fachbereichen übersetzt du Anforderungen in lauffähige Lösungen – vom Prototyp in Tagen bis zum stabilen Betrieb.
Qualifikation
- Mehrjährige Erfahrung als Builder im Data-/Tech-Umfeld – als Senior Data Engineer, Analytics Engineer, Tech Lead oder Allrounder.
- Databricks: Du hast produktiv auf Databricks oder einem vergleichbaren Lakehouse-Stack (Spark, Delta Lake) gebaut und weißt, wie man eine Plattform betreibt, nicht nur bespielt.
- Datenmodellierung: Du hast Datenmodelle entworfen, die im Betrieb bestanden haben – dimensionale Modellierung, Stammdaten, Hierarchien – und kannst erklären, warum du dich wofür entschieden hast.
- Python & SQL: Sehr gute Kenntnisse für Datenverarbeitung, Integrationen und Automation.
- Erfahrung mit Integrationen und APIs: du verbindest Systeme, die nicht füreinander gemacht wurden. ERP-Erfahrung ist ein Plus.
- Souveräner Umgang mit Git, CI/CD und sauberem Code – und die Fähigkeit, Standards in einem Team zu setzen, ohne Bürokratie zu erzeugen.
- AI-Praxis: Du arbeitest mit LLM-APIs und KI-gestützten Entwicklungstools im Alltag und hast idealerweise schon Workflows oder Agents produktiv gebracht.
- Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift.
- Builder-Mindset: Du lieferst Prototypen in Tagen statt Wochen, denkst in Outcomes und bringst Dinge in den Betrieb.
Nice-to-Have's
- Erfahrung aus einem Scale-up, Mittelstand oder kleinen Team – du bist es gewohnt, breit zu arbeiten und Ownership zu übernehmen.
- Azure-Grundlagen (Storage, Identity, DevOps) sind hilfreich.
Benefits
- Impact & Ownership: Du triffst die technischen Entscheidungen für die Plattform, setzt sie im Team mit einem Junior-Engineer um und hast direkten Draht zu Gründern und Management.
- Eine Plattform, die steht – und Raum, sie zu prägen: Du startest nicht auf der leeren Leinwand, sondern auf einem produktiven Lakehouse. Wie es weitergeht, entscheidest du mit.
- Moderner Stack, moderne Arbeitsweise: Databricks, Python, KI-gestützte Entwicklung – kein Legacy, kein „Das haben wir schon immer so gemacht“.
- Speed & Verantwortung: Klarer Fokus auf Outcomes und schnelle Entscheidungen statt Hierarchie.
- Purpose: Du erlebst die Entwicklung eines Pioniermarkts – und treibst diese mit voran.
- Team-Spirit: Ein ambitioniertes Team mit pragmatischer und positiver Hands-on-Kultur.
- Kantinenzuschuss: Moderner Office Komplex in Köln inkl. Kantine, die von uns bezuschusst wird (Warme Gerichte, Salatbar, Bowls of the Day uvm.)
- Hrmony: Benefit Portal, in dem du dir monatlich individuell Gutscheine aussuchen kannst (z.B. Urban Sports, DB, Ikea oder REWE).
Bereit, mit uns zu bauen? Wir sind auf der Suche nach leidenschaftlichen und talentierten Persönlichkeiten, die unsere Mission teilen, Menschen ein besseres Lebensgefühl zu verleihen. Bei uns, einem etablierten Scale-up-Unternehmen auf einem disruptiven Markt, wird deine Leistung gesehen und belohnt. Bist du eine agil denkende Person und möchtest dich unserer Mission anschließen?
Lead Data Engineer - Data Platform & AI (w/m/d) in Köln Arbeitgeber: enua
enua ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitenden echten Gestaltungsspielraum und die Möglichkeit bietet, direkt zum Wachstum und Erfolg des Unternehmens beizutragen. Mit einem ambitionierten Team in Köln, das eine positive Hands-on-Kultur pflegt, fördern wir nicht nur die persönliche und berufliche Entwicklung, sondern bieten auch regelmäßige Team-Events und ein modernes Arbeitsumfeld mit attraktiven Benefits. Hier hast du die Chance, in einem dynamischen und disruptiven Markt zu arbeiten und deine Karriere auf das nächste Level zu heben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Lead Data Engineer - Data Platform & AI (w/m/d) in Köln 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 enua 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 Lead Data Engineer - Data Platform & AI (w/m/d) in Köln 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 Lead Data Engineer - Data Platform & AI (w/m/d) bei enua gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei enua 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 enua entscheidend sein!