Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte unsere Datenplattform und entwickle skalierbare Pipelines für wichtige Entscheidungen.
- Unternehmen: Holidu, eines der am schnellsten wachsenden Unternehmen im Bereich Ferienvermietung.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und ein dynamisches Team.
- Weitere Informationen: Wachstumsmöglichkeiten und ein unterstützendes, internationales Team.
- Warum dieser Job: Arbeite mit modernster Technologie und beeinflusse die Zukunft des Reisens.
- Qualifikationen: Mindestens 8 Jahre Erfahrung in Data Engineering oder Software Engineering.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Join Holidu's Data Engineering team in Munich as a Staff Data Engineer.
You'll set the technical direction for the data platform and infrastructure the whole company relies on to make decisions — building scalable pipelines and a fast, cost-efficient warehouse on a modern AWS stack (dbt, Airflow, Redshift, Kafka, Terraform), with AI tools like Claude, Codex and Copilot part of the daily workflow.
Full‑time, permanent, English‑speaking team.
Holidu is one of the world’s fastest‑growing vacation rental technology companies.
Our mission is to make booking and hosting holiday homes free of doubt and full of joy, by helping hosts generate more bookings with less work and helping guests find a holiday home they truly enjoy.
Our team of 700 colleagues from 60+ nations shares a passion for tech, an ambition for constant improvement, and a relentless drive to bring the best experience to more than 40k vacation rental hosts and 4 million annual guests.
Your future team
You’ll join the Data Engineering team inside our Business Intelligence department.
We own the data platform end‑to‑end, including the infrastructure it runs on: ingesting from every source at Holidu — event tracking, RDS databases, Google Sheets, external APIs — storing it efficiently, keeping queries fast, and serving it to the analytics layer the company runs on (Looker today, built to stay tool‑agnostic).
We build and run that infrastructure ourselves as code with Terraform.
It's a close‑knit team of five (three senior engineers, a staff engineer, and a Tech Lead Manager you’ll report to), working hand in hand with our analytics and data science teams to turn the tools you build into real impact.
- The stack is modern and Python‑first
- Data Pipelines: Airflow + dbt-core
- Data Storage & Querying: Redshift (provisioned and serverless), Athena, Duck DB, Py Spark
- Cloud & Dev
Ops: AWS EKS (Kubernetes), Terraform, Docker, Jenkins for Continuous Integration and Delivery
- Ingestion: Kafka, Airbyte, Fivetran
- Automation & AI: Claude, Copilot, Codex are part of the everyday workflow, not an afterthought.
Your role in this journey
- Shape our data platform and the infrastructure it runs on end to end — from ingestion across many sources, through efficient storage and fast queries, to the serving layer the company makes decisions with.
- Design, build and operate reliable data pipelines that ingest data from diverse sources — streaming and batch — and land them as query‑ready datasets analysts and scientists depend on.
- Craft the development toolchains and best practices that let analytics, data science and engineering teams build high‑quality datasets on their own.
- Own both the architecture and the AWS bill: make the tradeoffs that keep quality and SLAs high without runaway cost, and keep pipeline performance under continuous watch.
- Set technical direction and shape engineering objectives together with engineering managers, researching new solutions and bringing fresh innovations to the platform.
- Grow the team by mentoring engineers, sharing your thinking openly, and helping recruit new talent.
- Your backpack is filled with
- 8+ years of experience in Data Engineering, Software Engineering, or a similar role, ideally including time operating at a senior or staff level (for example as a Data Engineer, Analytics Engineer, or BI Engineer).
- Experience building and implementing Lakehouse architectures in AWS or comparable setups.
- Hands‑on skills building batch and streaming pipelines with tools like Airflow, dbt, Redshift, Athena/Presto, Firehose, Spark, and SQL databases.
- Strong programming skills in Python and SQL (Java or Kotlin is a plus).
- Solid understanding of distributed systems and Data Ops practices such as Infrastructure as Code, CI/CD for data pipelines, automated testing, monitoring and observability, and data quality management.
- Experience with containerization and orchestration technologies (Docker, Kubernetes/EKS).
- Excellent communication skills and a track record of influencing technical direction and aligning solutions with business objectives.
- Experience in Data Governance and enthusiasm for using LLM tools and agents to boost your team's productivity are a plus.
- Our adventure includes
- Impact: Shape the future of travel with products used by millions of guests and thousands of hosts.
At Holidu ideas become products, data drives decisions, and iteration fuels fast learning.
Your work matters—and you’ll see the impact.
- Learning: Grow professionally in a culture that thrives on curiosity and feedback.
You’ll learn from outstanding colleagues, collaborate across disciplines, and benefit from mentorship, and personal learning budgets—with a strong focus on AI.
- Great
People: Join a team of smart, motivated and international colleagues who challenge and support each other.
We celebrate wins and keep our culture fun, ambitious and human.
Our customers are guests and hosts—people we can all relate to—making work meaningful and energizing.
- Technology: Work in a modern tech environment.
You’ll experience the pace of a scale‑up combined with the stability of a proven business model, enabling you to build, test, and improve continuously.
- Flexibility: Work in a hybrid setup with 50%+ in‑office time for collaboration, and spend up to 8 weeks a year from other inspiring locations.
You’ll stay connected through regular events and meet‑ups across our almost 30 offices.
- Perks on
Top: Of course, we also offer travel benefits, gym discounts, and other perks to keep you energized—but what truly sets us apart is the chance to grow in a dynamic industry, alongside amazing people, while having fun along the way.
We are committed to diversity in all aspects of our business.
We encourage applications from all genders, all corners of the world and all individual backgrounds.
You are welcome to submit your application without a photo and without stating your gender, date of birth, marital status, nationality or disability status (if applicable).
If you require any special assistance when arranging interviews, office visits or the recruitment process in general, please contact the relevant HR person responsible for this job and we will do our best to accommodate your needs.
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Staff Data Engineer (all genders) Arbeitgeber: Holidu
Holidu ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und schnell wachsenden Umfeld zu arbeiten. Mit einer starken Unternehmenskultur, die auf Teamarbeit, Innovation und persönlichem Wachstum basiert, profitieren Sie von direkter Verantwortung und Mentorship, während Sie an bedeutenden M&A-Transaktionen teilnehmen. Zudem genießen Sie flexible Arbeitsbedingungen, ein internationales Team und zahlreiche Vorteile wie 28 Urlaubstage und ein Lernbudget für Ihre berufliche Weiterentwicklung.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Staff Data Engineer (all genders) 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 Holidu 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 Staff Data Engineer (all genders) 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 Staff Data Engineer (all genders) bei Holidu gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Holidu 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 Holidu entscheidend sein!