Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte und baue robuste Datenpipelines für unsere SaaS-Produkte.
- Unternehmen: Factor Eleven ist ein führender Anbieter im Ad-Tech-Bereich mit einem dynamischen Tech-Team.
- Vorteile: 100% remote, flexible Arbeitszeiten und überdurchschnittliche Gehälter.
- Weitere Informationen: Du musst in der EU wohnen und eine Arbeitserlaubnis haben.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines innovativen Teams, das digitale Werbung revolutioniert und deine Karriere vorantreibt.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und Kenntnisse in Python und SQL.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
YOUR MISSION
We are looking for a Senior Data Engineer to shape and scale our open lakehouse data platform built on Snowflake (compute) and Apache Iceberg tables on AWS S3. You’ll own end‑to‑end design and evolution of robust, scalable pipelines that power analytics, ML, and customer‑facing features across our SaaS digital advertising products.
You’ll collaborate with Product and Engineering to keep systems performant, reliable, and business aligned. You’ll ship hands‑on, lead technical design, run code reviews, and mentor others in modern data engineering practices.
To thrive here, you need deep expertise in open lakehouse architectures—Snowflake as compute plus Apache Iceberg on cloud object storage—and hands‑on production experience with:
- Iceberg catalog management (Apache Polaris, Glue, or Hive)
- Time‑travel / snapshot queries
- Partition evolution & schema evolution safety
- Snowflake Iceberg external tables, query tuning, clustering, cost control, RBAC/masking
- Strong production proficiency in dbt—authoring complex models, incremental logic, snapshots, exposures, custom tests, and CI/CD integration using dbt Core + Snowflake/Iceberg adapters
Highly valuable
- Experience working with AWS Cloud Platform
- DataOps / IaC (Terraform, dbt Cloud)
- Real‑time streaming (Apache Kafka/Flink, AWS Kinesis)
You’re passionate about clean, efficient architecture and have a proven track record building and operating production‑grade open lakehouses. You raise the bar through high‑quality delivery, team collaboration, and lasting improvements in reliability and engineering culture.
Responsibilities
- Design, build, and maintain scalable data pipelines, architectures, and platforms with a focus on reliability and efficiency
- Implement ETL/ELT processes with rigorous quality checks and governance to ensure data accuracy and consistency
- Mentor data engineers, share best practices, and foster a culture of learning and ownership
- Partner with Engineering, Product, and Business to translate requirements into high‑impact data solutions
- Own project execution end‑to‑end—scoping, estimation, delivery, and communication
- Champion testing, documentation, and observability through design reviews and technical leadership
- Stay ahead of industry trends in cloud data, big data processing, and real‑time analytics
Requirements
- 5+ years in data engineering, with hands‑on production experience building open lakehouses using Snowflake + Apache Iceberg
- Strong production track record with dbt—complex models, dependencies, incremental logic, custom tests, CI/CD
- Advanced SQL + Python; you build idempotent, observable, schema‑safe pipelines
- Deep knowledge of data modelling trade‑offs, distributed systems, and big data frameworks
- Excellent communicator—you distil complex topics for technical and non‑technical audiences with empathy
- Proven collaborator with strong problem‑solving, mentoring, and project management skills
- Bonus: Built and maintained a production‑grade open lakehouse from scratch (Iceberg + catalog + compute)
- Bonus: Familiar with DataOps, IaC, or real‑time streaming pipelines
Benefits & Perks
Factor Eleven’s tech department is the in‑house tech scale‑up responsible for our SaaS product suite offering localized digital advertising to enterprises of all sizes and shapes. We’re powering the engine that Factor Eleven is successfully built upon and elevate the possibilities of our product on a daily basis. We’re working together to fulfill our ambitions as a top ad‑tech provider by continuously leveling up the quality and expanding capabilities of the entire platform, as well as our engineering and product organization.
Join our amazing team in our mission to move digital localized advertisement forward and enjoy the freedom, camaraderie, and perks of our fully remote operations.
- Transparent, above‑market salaries
- 100% remote within Europe
- Flexible work‑hours
- Be part of a fast‑growing, highly‑skilled team
- In‑person department and company events
- Home office, co‑working space, and work‑together allowance
- Personal and professional development courses from Udemy
Please note that you need to be residing in and hold a work permit of a country in the European Union to be considered for this role.
Location: Frankfurt am Main, Hesse, Germany / Cologne, North Rhine‑Westphalia, Germany
#J-18808-Ljbffr
Senior Data Engineer (Germany, Remote, m,d,f) Arbeitgeber: F11
F11 ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an einer innovativen Managed-Service-Plattform zu arbeiten, die den gesamten Kampagnenlebenszyklus für Einzelhändler und CPG-Marken automatisiert. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer dynamischen, agilen Arbeitskultur fördert F11 Kreativität und Zusammenarbeit, während es gleichzeitig bedeutende Auswirkungen auf die physische Einzelhandelslandschaft hat. Die Position des Senior Product Managers ermöglicht es Ihnen, direkt zur Effizienz und Intelligenz unserer internen Tools beizutragen und dabei in einem unterstützenden Umfeld zu wachsen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Engineer (Germany, Remote, m,d,f) 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 F11 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 Senior Data Engineer (Germany, Remote, m,d,f) 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 Senior Data Engineer (Germany, Remote, m,d,f) bei F11 gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei F11 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 F11 entscheidend sein!
