Wusstest Du eigentlich schon, dass …
wir als nachhaltig agierendes Familienunternehmen mit rund 2.000 Filialen in Deutschland, Österreich und den Niederlanden und einem mehrfach ausgezeichneten Online Shop einer der größten Omnichannel-Anbieter im europäischen Textileinzelhandel sind? Unsere Kundschaft freut sich über ein attraktives Preis-Leistungs-Angebot in den Bereichen Bekleidung und Home-&-Living-Sortimente für die ganze Familie. Dieser Familiengedanke findet sich auch in unserem täglichen Miteinander wieder: Ein ausgeprägtes Gemeinschaftsgefühl, Kommunikation auf Augenhöhe sowie ein respektvoller Umgang machen unsere stetig wachsende Ernsting's family zu etwas ganz Besonderem.Alle zusätzlichen Informationen, die Sie für diese Stelle benötigen, finden Sie im Text unten. Lesen Sie den Text aufmerksam durch und bewerben Sie sich dann.
- Du verantwortest den Betrieb und die Weiterentwicklung unserer Data-Engineering- und Analytics-Plattform auf Basis von Databricks
- Gemeinsam mit unseren Data Scientisten, Datenarchitekten und den Fachbereichen entwickelst Du Datenpipelines und kuratierte Datensätze als Grundlage für datengetriebene Entscheidungen und KI-Anwendungen
- Du integrierst und transformierst Daten aus unterschiedlichsten Quellsystemen und machst sie für Advanced Analytics, Machine Learning und KI nutzbar
- Du sicherst Datenqualität durch automatisierte Validierungen, strukturiertes Monitoring, Alerts und klare Governance-Regeln
- Du operationalisierst Analytics-, ML- und KI-Pipelines nach DevOps/MLOps-Prinzipien mit CI/CD, reproduzierbaren Deployments und stellst den zuverlässigen Betrieb sicher
- Du bringst Dich aktiv in die Weiterentwicklung unserer Data-Engineering-Prinzipien und -Standards ein und treibst neue Technologien sowie Best Practices voran
- Mehrjährige Erfahrung als Data Engineer im Aufbau und Betrieb von Cloud-nativen ETL/ELT-, Batch- und Streaming-Pipelines
- Abgeschlossenes Studium in Natur-/Ingenieurwissenschaften, Mathematik, (Wirtschafts-)Informatik oder verwandten Fachrichtungen mit entsprechender Vertiefung
- Sehr gute Praxiserfahrung mit Databricks. Cloud-Expertise (Microsoft Azure und/oder AWS) ist Voraussetzung
- Kenntnisse im SAP-Umfeld (z. B. SAP Datasphere) sind wünschenswert
- Sehr gute Kenntnisse in Python und SQL sowie ein ausgeprägtes Verständnis für methodisches Software Engineering
- Erfahrung mit Orchestrierung, CI/CD, Infrastructure as Code (z. B. Terraform) und Containerisierung
- Solides Verständnis für Datenmodellierung, Lakehouse-Prinzipien und Governance als Basis für skalierbare Daten- und KI-Infrastrukturen
- Bereitschaft, Projekte zu leiten
- Teamorientierung, Kommunikationsstärke, Eigeninitiative, ein hohes Maß an Qualitätsbewusstsein und die Motivation, xayajpt sich in Geschäftsprozesse einzuarbeiten
- Job & Familie: Wir leben ein starkes Miteinander am Campus bei einer 37,5-Stunden-Woche und eine Kita direkt auf dem Campus
- Finanzielle Vorteile: Urlaubs- und Weihnachtsgeld, BAV, VL, Corporate Benefits, Personalrabatt und Bike-Leasing
- Wohlfühlfaktor: 30 Urlaubstage, kostenloses Fitnessstudio auf dem Campus, moderne Arbeitsplätze mit einem großen Campusgarten, mehrere Coffee Hubs und Food-Spots mit frischen Menüs
- Family Fun: Interne Events und Aktivitäten auf dem Campus mit Boule-Bahn, Padel-Court und Multispielfeld
- Ein herzliches Willkommen: Mit strukturiertem Onboarding, regelmäßigen Feedback-Gesprächen und individuellen Weiterentwicklungsmöglichkeiten
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