Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle hochwertige Datenlösungen für Wachstum und Kundenbindung.
- Unternehmen: GetYourGuide - ein innovatives Unternehmen im Reisebereich.
- Vorteile: Jährliches Wachstumsbudget, flexible Arbeitszeiten und Gesundheitsleistungen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Möglichkeiten zur persönlichen und beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Reisens mit datengestützten Entscheidungen.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und starke Kommunikationsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 49500 - 60500 € pro Jahr.
Change the way the world travels
Join the Get Your Guide journey to connect people with unforgettable travel experiences around the world.
Millions look to us for unique activities they can trust, and it’s all powered by our commitment to make every single journey extraordinary - including yours.
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Ready to unlock your potential with a community of fellow explorers?
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- Team mission
- Within
- Growth Data Engineering
- part of the strategic
Flywheel Data Engineering group - our mission is to build the trusted data foundations and self-serve capabilities for the customer growth side of our marketplace
. We ingest, integrate, and structure critical internal and external datasets into reliable tables, metrics, and data products that help Get Your Guide acquire and retain our customers
- . We achieve this through close partnership with
- Growth Analytics and Marketing teams
, enabling teams to move faster with confidence.
- Your mission
- Own the data end-to-end: Deliver reliable, high-quality data solutions that enable growth decision-making across acquisition, conversion, engagement, and retention.
- Be a trusted thought partner: Work closely with Marketing, Analytics and Engineering to translate business needs into delivered outcomes and drive adoption of trusted, self-serve data capabilities.
- Drive technical excellence in the stack: Lead system design for new capabilities and continuously evolve what's already in production — architecture, testing, observability, performance, and cost efficiency — with a bias toward simplicity, reusability, and maintainability.
- Strong operational mindset: Maintain a sustainable balance between operational responsibilities and building new solutions, using team SLOs as an input to prioritize improvements.
- Level up the team and shape how we build: Raise the engineering bar through strong code reviews, design input, and hands‑on support, and influence standards and technology choices with a focus on simplicity, reusability, and maintainability.
- Your toolkit
- Experience: 5+ years in a relevant data role.
You've built and owned a data domain end-to-end — from source integration through to the models and metrics that downstream teams depend on
- Communication: Excellent written and verbal communication skills in English, able to explain technical concepts clearly to technical and non-technical audiences.
- Data engineering depth: Expertise in SQL & Python, building robust data pipelines and data models, and operating data at scale in warehouses/lakes (e. g., Delta, Snowflake, Postgre SQL/My SQL) with strong focus on data quality, accuracy, and reliability.
Strong dbt proficiency and familiarity with Spark.
- Reporting & insights: Solid understanding of data visualization and enablement through tools like Looker/Tableau and notebooks (e. g., Jupyter).
- Business and stakeholder focus: Able to prioritize effectively, manage stakeholders, and translate business needs into clear technical plans and delivered outcomes.
- Autonomy & ownership: Proactive, customer-oriented, and comfortable owning projects end-to-end, balancing system health (monitoring, performance, cost) with new delivery.
- Team impact: Collaborative and mentoring-minded, enjoys sharing knowledge, raising standards through reviews, and helping the team succeed.
- AI-first mindset: Uses modern AI tools to boost productivity and accelerate solving business needs - while maintaining strong standards for quality, security, and governance
- Extras that give you an edge
- Growth-domain impact: You’ve delivered data products in growth and marketing adjacent domains (e. g., Retention, Channel Attribution, Brand, CRM) and thrive in complex, multi‑stakeholder environments (Marketing, PMs, Analytics, Engineering).
- Software engineering craft: You are comfortable with Java/Scala, and you value clean code, solid testing habits, and pragmatic automation.
- AI & data intelligence impact: You've delivered AI capabilities — from LLM‑powered discovery to automated insight generation, - including natural-language data access and semantic layer solution — that raises how quickly teams get to answers, and you can tell a durable use case from a demo.
- How We’ll Make Your Career Journey Extraordinary
- Annual personal growth budget and mentorship programs for continuous learning and development
- Work from anywhere in the world for 30 days per year
- A hybrid working approach with three days of in office collaboration (Mon, Tue, Thur) and two days of optional at home focus time.
- Opportunities to collaborate and socialize with team members through quarterly team events and yearly company-wide events
- Monthly transportation and fitness budget
- Discounts for you, your friends, and family on Get Your Guide activities
- Language reimbursement program
- Health and wellness benefits
- And more…
- We’re an equal opportunities employer
Our commitment is that every qualified person will be evaluated according to their skills regardless of age, gender identity, ethnicity, sexual orientation, disability status, or religion.
Please refrain from including your picture and age with your application.
#J-18808-Ljbffr
Senior Data Engineer, Growth Data Engineering in Berlin Arbeitgeber: GetYourGuide
GetYourGuide ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung in Berlin bietet. Mit einem starken Fokus auf Mitarbeiterentwicklung und einer Kultur der Zusammenarbeit ermöglicht das Unternehmen seinen Mitarbeitern, ihre Fähigkeiten zu entfalten und an bedeutenden Projekten zu arbeiten, die die Art und Weise, wie Menschen reisen, verändern. Die Möglichkeit, Teil eines globalen Teams zu sein und innovative Marketingstrategien zu entwickeln, macht GetYourGuide zu einem attraktiven Arbeitsplatz für kreative Köpfe, die einen echten Einfluss auf die Reisebranche haben möchten.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Engineer, Growth Data Engineering in Berlin 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 GetYourGuide 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, Growth Data Engineering in Berlin 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, Growth Data Engineering bei GetYourGuide gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei GetYourGuide 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 GetYourGuide entscheidend sein!
