Data Engineer (all genders)

Alles, was Rocket tut — KI-Extraktion, Preisintelligenz, Kundendashboards, Geschäftsberichte — basiert auf Daten, die du vertrauenswürdig machst. Du wirst die Pipelines aufbauen und betreiben, die Verkaufsdaten aus heterogenen Hotelsystemen (PMS, CRM, E-Mail) extrahieren und sie, gereinigt und modelliert, in unserem Databricks-Lakehouse ablegen.

Der Kern der Aufgabe:

• Hotel-Daten sind berüchtigt unordentlich: Jede Unterkunft konfiguriert ihr PMS anders, Altsysteme exportieren inkonsistente Formate, und dieselbe Buchung sieht in drei Systemen unterschiedlich aus. Zuverlässigkeit in großem Maßstab zu schaffen, ist die Aufgabe.

Aufgaben:

• Datenaufnahme-Pipelines: Aufbau und Wartung von Pipelines aus Kundensystemen (SIHOT, Opera, Guestline, Salesforce, E-Mail) in unsere Bronze-Schicht — Batch- und Streaming, APIs und dateibasiert, widerstandsfähig gegenüber den Eigenheiten jeder Quelle.
• Datenmodellierung: Entwicklung der Silber-/Goldschichten unserer Medaillon-Architektur: saubere, gut dokumentierte Modelle von Anfragen, Angeboten, Buchungen und Einnahmen, die Analysen, Dashboards und ML-Funktionen bedienen.
• Datenqualität und Beobachtbarkeit: Implementierung von Validierung, Überwachung und Alarmierung, damit fehlerhafte Quelldaten erkannt werden, bevor sie ein Kundendashboard oder ein Preismodell erreichen.
• Analytics-Ermöglichung: Unterstützung von kundenorientierten Leistungsberichten und internen KPI-Dashboards — Zusammenarbeit mit Produkt- und Kunden-Teams, um Daten in umsetzbare Erkenntnisse für Hotels zu verwandeln.

Was Erfolg bedeutet:

• 3 Monate: Du besitzt mehrere Produktionspipelines von Anfang bis Ende und hast deren Zuverlässigkeit messbar verbessert.
• 12 Monate: Die Einarbeitung der Daten einer neuen Hotelgruppe ist ein wiederholbarer Prozess, kein Projekt — und Datenqualitätsprobleme werden von deinen Systemen erkannt, nicht von den Kunden.

Dein Profil:

• 2–4 Jahre Erfahrung als Data Engineer oder in einer stark datenfokussierten Ingenieurrolle.
• Starke SQL- und Python-Kenntnisse.
• Praktische Erfahrung mit Databricks und Spark — dies ist eine harte Anforderung, unsere gesamte Plattform basiert darauf.
• Praktische Erfahrung im Aufbau von Produktionspipelines (Batch und/oder Streaming).
• Pragmatischer Ansatz für unordentliche reale Daten.
• Gute Englischkenntnisse (B2–C1), Deutsch (mind. B2).

Nice to have, nicht erforderlich:

• Erfahrung mit Medaillon-/Lakehouse-Architektur.
• API-basierte Datenaufnahme aus Unternehmenssystemen (CRM, ERP, PMS).
• Erfahrung mit dbt, Delta Live Tables oder ähnlichen Transformationstools.
• BI/Dashboard-Erfahrung (Chart.js, Power BI oder ähnlich).

Warum wir?

Wir sind das Technologieunternehmen, das den Gruppen- und Veranstaltungsverkauf in der Hotellerie neu denkt. Was heute über Posteingang, Excel und Telefon läuft, macht unsere Plattform Rocket zu einem durchgängigen, KI-gestützten Prozess — von der ersten Anfrage bis zum unterschriebenen Vertrag. Europäische Hotelgruppen führen ihren Gruppenverkauf bereits darüber. Das bedeutet für dich: Du arbeitest nicht trotz KI, sondern mit ihr. Wer bei uns anfängt, gibt Feedback, das in Produktentscheidungen einfließt — und versteht irgendwann, warum ein Prompt besser funktioniert als ein anderer. Und weil wir schnell wachsen, ist vieles bei uns noch im Entstehen. Manche Antwort lautet ehrlicherweise „das bauen wir gerade noch”. Genau darin liegt die Chance: Du triffst auf Freiräume statt auf fertige Strukturen, und was du hier aufbaust, trägt deine Handschrift.

Was wir bieten:

• Arbeit mit echter KI-Technologie auf internationalem Niveau — nicht als Pilotprojekt, sondern als Geschäftsmodell.
• Echter Gestaltungsspielraum. Deine Ideen landen nicht in einem Ideenbriefkasten, sondern in der nächsten Iteration.
• Kurze Wege zur Geschäftsführung. Entscheidungen fallen in Tagen, nicht in Gremienschleifen.
• Wachstum, das du mitgehst. Wir bauen gerade die nächste Unternehmensphase — mit Rollen, Verantwortung und Perspektiven, die es vor einem Jahr noch nicht gab.
• Hauptarbeitsort Leipzig mit regelmäßiger Büropräsenz und flexiblem Homeoffice-Anteil. Hybride Modelle sind bei uns gelebte Praxis, nicht die Ausnahme.
• Unbefristeter Vertrag, Vollzeit. Leistungsprämien für nachweisbare Erfolge.
• Mehrtägige Teamevents an Orten, die tatsächlich Spaß machen.

So läuft unser Bewerbungsprozess:

• Intro-Interview — wir lernen uns kennen, du erfährst, wo wir stehen und wohin wir wollen.
• Case Study oder Technical Study, je nach Rolle — ein echtes Problem aus unserem Alltag, das wir gemeinsam durchgehen.
• Interview mit deiner künftigen Führungskraft und, je nach Position, mit unseren Gründern.

Vom ersten Gespräch bis zur Entscheidung vergehen bei uns maximal vier Wochen. Und du hörst in jedem Fall von uns — auch dann, wenn es diesmal nicht passt.