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FĂĽr Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und implementiere eine skalierbare Dateninfrastruktur fĂĽr ein wachsendes Food-Tech-Startup.
- Arbeitgeber: LANCH ist ein schnell wachsendes Unternehmen, das innovative Liefermarken in DACH aufbaut.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, hybrides Arbeiten und regelmäßige Teamevents warten auf dich.
- Warum dieser Job: Gestalte die Datenbasis eines dynamischen Unternehmens und arbeite mit kreativen Köpfen zusammen.
- GewĂĽnschte Qualifikationen: Mindestens 2 Jahre Erfahrung in der Dateninfrastruktur und Kenntnisse in Python und SQL erforderlich.
- Andere Informationen: Lerne von einem erfahrenen Team und erlebe eine steile Lernkurve in einem spannenden Umfeld.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
About the role
About LANCH
LANCH, the fastest-growing consumer company in DACH, is seeking a talented and motivated Data Engineer to join our dynamic team.
Founded in 2023 and headquartered in Berlin, LANCH partners with restaurants and top creators to launch delivery-first food brands such as Happy Slice pizza, Loco Chicken, and the new Korean-style Koco Chicken. Beyond virtual kitchens, we are rolling out a network of physical restaurants and retail brands (“Happy Chips”, “Loco Tortillas”) that already reach thousands of supermarkets. Backed by €26 million in Series A funding (Feb 2025), our Tech & Data team is building the platforms – LANCH OS and the Partner Portal – that power everything from menu management to supply-chain automation.
The Role
We’re looking for our first Data Engineer to lay the foundations of LANCH’s end-to-end data platform. You’ll own everything that turns operational events into trusted, analysis-ready datasets – from real-time streaming and batch pipelines to the orchestration frameworks that keep them humming. Working hand-in-hand with product, engineering, and ops, you will design and implement the data infrastructure that powers menu optimisation, delivery routing, brand performance dashboards, and much more.
Key Responsibilities
- Architect and launch a scalable event-streaming platform (e.g., Pub/Sub, Kafka) that captures orders, logistics updates, and app interactions in real time.
- Build and maintain a modern Reverse ETL layer (e.g., Census, Hightouch) to push clean warehouse data back to internal applications like our Partner Portal, LANCH OS, or our CRM.
- Evolve our Airflow and ELT environment: modular DAG design, automated testing, CI/CD, observability, and cost-efficient GCP execution.
- Collaborate with backend engineers to instrument services for analytics & tracing; champion event naming conventions and schema governance.
- Set engineering standards – code reviews, documentation, security, and infra as code (Terraform) – that will scale as we 10x the team and data volume.
About you
About You – what will make you thrive at LANCH
- 2+ years building data infrastructure in cloud environments.
- Professional experience in designing and developing ELT pipelines.
- Hands-on experience with at least one streaming technology (Pub/Sub, Kafka, Kinesis, Dataflow, …).
- Fluent in Python for data processing; comfortable writing performant SQL (BigQuery dialect a plus).
- Proven track record orchestrating pipelines with Airflow (or Dagster, Prefect) and deploying via Docker & GitHub Actions.
- Product mindset: you enjoy sitting with ops teams or restaurant managers to translate fuzzy business challenges into robust data pipelines.
- Bias for action and ownership: you prototype quickly, measure impact, and iterate – yesterday’s idea should be today’s scheduled DAG.
- Collaborative communicator – fluent English; conversational German.
- Eager to work mostly on-site in our Berlin Prenzlauer Berg office.
Our Tech Stack
- Data Warehouse: BigQuery
- Transformation & Modelling: dbt, SQL
- Orchestration: Airflow
- Streaming / Messaging: Google Pub/Sub, Apache Kafka (greenfield)
- Backend & APIs: Python, FastAPI, SQLModel, PostgreSQL
- Infrastructure: GCP, Terraform, Docker, GitHub Actions
- Analytics & BI: Metabase, Pandas, Notebook-based exploration
- Reverse ETL: Census, Hightouch, … (greenfield)
If parts of the stack are new to you, no worries – what matters most is your drive to learn fast and build data products that power thousands of meals a day.
If shaping the data foundation of a high-growth food tech startup excites you, we’d love to meet you. #J-18808-Ljbffr
Data Engineer Arbeitgeber: LANCH
Kontaktperson:
LANCH HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Engineer
✨Netzwerken ist der Schlüssel
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit aktuellen Mitarbeitern von LANCH in Kontakt zu treten. Stelle Fragen zu ihrer Arbeit und dem Team, um ein besseres Verständnis für die Unternehmenskultur und die Anforderungen an die Rolle des Data Engineers zu bekommen.
✨Technische Fähigkeiten demonstrieren
Erstelle ein kleines Projekt oder eine Demo, die deine Fähigkeiten in der Dateninfrastruktur zeigt, insbesondere mit Technologien wie Pub/Sub oder Kafka. Teile dieses Projekt auf GitHub, um potenziellen Arbeitgebern zu zeigen, dass du praktische Erfahrung hast.
✨Verstehe die Branche
Informiere dich über die Food-Tech-Branche und die spezifischen Herausforderungen, mit denen Unternehmen wie LANCH konfrontiert sind. Zeige in Gesprächen, dass du die Branche verstehst und bereit bist, innovative Lösungen zu entwickeln.
✨Bereite dich auf technische Interviews vor
Übe technische Fragen und Szenarien, die sich auf ELT-Pipelines und Datenverarbeitung beziehen. Sei bereit, deine Denkweise und Problemlösungsfähigkeiten zu demonstrieren, da dies entscheidend für die Rolle eines Data Engineers ist.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Rolle: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Verantwortlichkeiten. Stelle sicher, dass du die Schlüsseltechnologien und -konzepte verstehst, die für die Position eines Data Engineers bei LANCH wichtig sind.
Betone relevante Erfahrungen: Hebe in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Erfahrungen mit Dateninfrastruktur, ELT-Pipelines und Streaming-Technologien hervor. Zeige konkrete Beispiele, wie du diese Technologien in der Vergangenheit erfolgreich eingesetzt hast.
Zeige deine Problemlösungsfähigkeiten: Erkläre in deinem Anschreiben, wie du komplexe geschäftliche Herausforderungen in robuste Datenpipelines übersetzt hast. Verwende Beispiele, um zu demonstrieren, wie du schnell prototypisiert und iteriert hast, um Lösungen zu finden.
Persönliche Note: Füge eine persönliche Note hinzu, indem du erklärst, warum du bei LANCH arbeiten möchtest und was dich an der Unternehmenskultur und den Zielen des Unternehmens anspricht. Dies zeigt dein Interesse und deine Motivation für die Position.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei LANCH vorbereitest
✨Verstehe die Technologie
Mach dich mit den Technologien vertraut, die im Jobprofil erwähnt werden, wie Pub/Sub, Kafka und Airflow. Zeige während des Interviews, dass du praktische Erfahrungen mit diesen Tools hast und bereit bist, sie zu nutzen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, diese Beispiele zu teilen, um deine Fähigkeiten im Bereich Dateninfrastruktur und Pipeline-Entwicklung zu demonstrieren.
✨Zeige Teamarbeit und Kommunikation
Da die Rolle enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams erfordert, betone deine Erfahrungen in der Teamarbeit. Erkläre, wie du mit anderen Abteilungen kommuniziert hast, um geschäftliche Herausforderungen in technische Lösungen umzuwandeln.
✨Frage nach der Unternehmenskultur
Nutze die Gelegenheit, um Fragen zur Unternehmenskultur und den Werten von LANCH zu stellen. Dies zeigt dein Interesse an der Firma und hilft dir zu verstehen, ob die Werte mit deinen eigenen ĂĽbereinstimmen.
