Data Engineer (all genders)

Deine Aufgaben

• Alles, was Rocket tut — KI-Extraktion, Preisintelligenz, Kundendashboards, Geschäftsberichte — läuft auf Daten, die du vertrauenswürdig machst.
• Du wirst die Pipelines bauen und betreiben, die Verkaufsdaten aus heterogenen Hotelsystemen (PMS, CRM, E-Mail) extrahieren und sie gereinigt und modelliert in unserem Databricks-Lakehouse ablegen.
• Der Kern der Aufgabe: Hotel-Daten sind berüchtigt unordentlich: Jede Unterkunft konfiguriert ihr PMS anders, Altsysteme exportieren inkonsistente Formate, und dieselbe Buchung sieht in drei Systemen unterschiedlich aus. Zuverlässigkeit in großem Maßstab zu schaffen, ist die Aufgabe.
• Ingestion-Pipelines: Baue und pflege Pipelines von Kundensystemen (SIHOT, Opera, Guestline, Salesforce, E-Mail) in unsere Bronze-Schicht — Batch- und Streaming, APIs und dateibasiert, widerstandsfähig gegenüber den Eigenheiten jeder Quelle.
• Datenmodellierung: Entwickle die Silber-/Goldschichten unserer Medaillon-Architektur: saubere, gut dokumentierte Modelle von Anfragen, Angeboten, Buchungen und Einnahmen, die sowohl Analysen, Dashboards als auch ML-Funktionen dienen.
• Datenqualität und Beobachtbarkeit: Implementiere Validierung, Überwachung und Alarmierung, damit fehlerhafte Quelldaten erkannt werden, bevor sie ein Kundendashboard oder ein Preismodell erreichen.
• Analytics Enablement: Unterstütze kundenorientierte Leistungsberichte und interne KPI-Dashboards — arbeite mit Produkt- und Kunden-Teams zusammen, um Daten in Erkenntnisse umzuwandeln, auf die Hotels reagieren können.

Was Erfolg bedeutet:

• 3 Monate: Du besitzt mehrere Produktionspipelines von Anfang bis Ende und hast deren Zuverlässigkeit messbar verbessert.
• 12 Monate: Die Einarbeitung der Daten einer neuen Hotelgruppe ist ein wiederholbarer Prozess, kein Projekt — und Datenqualitätsprobleme werden von deinen Systemen erkannt, nicht von den Kunden.

Dein Profil

• 2–4 Jahre Erfahrung als Data Engineer oder in einer stark datenfokussierten Ingenieurrolle.
• Starke SQL- und Python-Kenntnisse.
• Praktische Erfahrung mit Databricks und Spark — dies ist eine harte Anforderung, unsere gesamte Plattform basiert darauf.
• Praktische Erfahrung im Aufbau von Produktionspipelines (Batch und/oder Streaming).
• Pragmatischer Ansatz für unordentliche reale Daten.
• Gute Englischkenntnisse (B2–C1), Deutsch (mind. B2).

Nice to have, nicht erforderlich:

• Erfahrung mit Medaillon-/Lakehouse-Architektur.
• API-basierte Ingestion aus Unternehmenssystemen (CRM, ERP, PMS).
• Erfahrung mit dbt, Delta Live Tables oder ähnlichen Transformationstools.
• BI/Dashboard-Erfahrung (Chart.js, Power BI oder ähnlich).

Warum wir?

Wir sind das Technologieunternehmen, das den Gruppen- und Veranstaltungsverkauf in der Hotellerie neu denkt. Was heute durch Posteingänge, Tabellenkalkulationen und Telefonanrufe läuft, verwandelt unsere Plattform Rocket in einen kontinuierlichen, KI-unterstützten Prozess — von der ersten Anfrage bis zum unterzeichneten Vertrag.

Was das für dich bedeutet: Du arbeitest mit KI, nicht trotz ihr. Menschen, die zu uns kommen, geben Feedback, das Produktentscheidungen prägt — und früher oder später verstehen sie, warum ein Prompt besser funktioniert als ein anderer.

Und weil wir schnell wachsen, ist hier vieles noch im Entstehen. Manchmal ist die ehrliche Antwort: „Wir bauen das noch.“ Genau dort liegt die Chance: Du wirst offenen Raum finden, anstatt fertige Strukturen, und das, was du hier baust, wird deine Handschrift tragen.

Was wir bieten

• Arbeiten mit echter KI-Technologie auf internationaler Ebene — nicht als Pilotprojekt, sondern als unser Geschäftsmodell.
• Echter Spielraum zur Gestaltung. Deine Ideen landen nicht in einer Vorschlagsbox; sie landen in der nächsten Iteration.
• Ein kurzer Weg zum Management-Team. Entscheidungen dauern Tage, nicht Ausschussrunden.
• Wachstum, an dem du teilhast. Wir bauen das nächste Kapitel des Unternehmens — mit Rollen, Verantwortung und Perspektiven, die vor einem Jahr nicht existierten.
• Leipzig als deinen Hauptsitz, mit regelmäßiger Zeit im Büro und flexibler Remote-Arbeit. Hybride Modelle sind hier Alltag, nicht die Ausnahme.
• Unbefristeter Vertrag, Vollzeit.
• Leistungsprämien für nachweisbare Ergebnisse.
• Mehrtägige Teamevents an Orten, die tatsächlich Spaß machen.

Unser Einstellungsprozess

• Einführungsinterview — wir lernen uns kennen, und du erfährst, wo wir stehen und wo wir hinwollen.
• Fallstudie oder technische Studie, je nach Rolle — ein echtes Problem aus unserem Alltag, das wir gemeinsam durchgehen.
• Interview mit deinem zukünftigen Manager und, je nach Position, mit unseren Gründern.
• Von der ersten Unterhaltung bis zur Entscheidung dauert es maximal zwei Wochen. Und du wirst von uns hören, egal wie — auch wenn es diesmal nicht passt.