Auf einen Blick
- Aufgaben: Binde Quellsysteme an, baue Datenpipelines und sorge für Datenqualität.
- Unternehmen: Innovatives Technologieunternehmen im Bereich Hotelvertrieb mit KI-gestützter Plattform.
- Vorteile: Unbefristeter Vertrag, flexibles Arbeiten, Leistungsprämien und spannende Teamevents.
- Weitere Informationen: Wachstumsmöglichkeiten in einem dynamischen Umfeld mit kurzen Entscheidungswegen.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Hotelvertriebs mit echter KI-Technologie und bring deine Ideen ein.
- Qualifikationen: 3+ Jahre Erfahrung als Data Engineer, Expertenkenntnisse in SQL und Python.
Deine Aufgaben
- Pipelines: Du bindest unsere Quellsysteme an — CRM (Pipedrive), Produktdatenbanken, Finanzsysteme, Drittanbieter-APIs, Hotelsysteme (Opera, SIHOT, Delphi). Ingestion, Scheduling, Fehlerbehandlung.
- Modellierung: Du baust die transformierte Schicht (dbt oder gleichwertig): sauber versioniert, getestet, dokumentiert. Staging → Core → Marts.
- Metriken-Layer: Eine Definition pro Kennzahl. Du machst die Diskussion „aber in meinem Excel steht 4,2” endgültig überflüssig.
- Data Quality: Tests, Freshness-Checks, Alerting. Du merkst, dass eine Pipeline gebrochen ist, bevor der CFO es merkt.
- Enablement: Du baust Modelle so, dass Fachbereiche im BI-Tool selbst arbeiten können. Du bist kein Dashboard-Butler.
- Zuarbeit Reporting: Du lieferst die verlässliche Datengrundlage für C-Level- und Investorenreporting — die Interpretation übernimmt Finance.
Dein Profil
- 3+ Jahre als Analytics Engineer, Data Engineer oder BI Engineer mit starkem Modellierungsanteil.
- SQL auf Expertenniveau. Kein „ich kann Joins”, sondern Window Functions, Inkrementalität, Performance.
- Erfahrung mit dbt — oder du kannst überzeugend erklären, warum du es anders gelöst hast.
- Python für Ingestion und Automatisierung.
- Erfahrung mit mindestens einem Warehouse: BigQuery, Snowflake, Redshift oder Postgres-basiert.
- Git, Code Review, Tests, CI. Deine Datenmodelle sind Software, kein Bastelkeller.
- Du sprichst mit Fachbereichen und übersetzt „ich brauche mal eine Auswertung” in ein Datenmodell.
Von Vorteil
- Du hast CRM-Daten (Pipedrive, HubSpot, Salesforce) schon einmal in ein Warehouse überführt — inklusive der Freude über historisch gewachsene Custom Fields.
- Erfahrung mit Orchestrierung (Airflow, Dagster, Prefect).
- BI-Tooling: Metabase, Looker, Power BI.
- DSGVO-Bewusstsein bei personenbezogenen Daten — bei uns kein Nebenthema.
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. 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.
Internal Data Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: Eorbit Gmbh
Als innovatives Technologieunternehmen in Leipzig bieten wir dir die Möglichkeit, mit echter KI-Technologie auf internationalem Niveau zu arbeiten. Unsere offene und dynamische Unternehmenskultur fördert kreatives Denken und ermöglicht dir echten Gestaltungsspielraum, während du aktiv an der Entwicklung unserer Plattform mitwirkst. Mit flexiblen Arbeitsmodellen, unbefristeten Verträgen und der Chance auf persönliche Weiterentwicklung in einem schnell wachsenden Umfeld, ist unser Unternehmen ein attraktiver Arbeitgeber für alle, die ihre Ideen in die Tat umsetzen möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Internal 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 Eorbit Gmbh 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 Internal Data Engineer (m/w/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 Internal Data Engineer (m/w/d) bei Eorbit Gmbh gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Eorbit Gmbh 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 Eorbit Gmbh entscheidend sein!