Data Engineer (m/w/d)

Data Engineer (m/w/d)

Hamburg Vollzeit 42000 - 84000 € / Jahr (geschätzt) Kein Home Office möglich
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OTTO Gruppe

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle robuste Datenarchitekturen und automatisierte Prozesse in der Google Cloud.
  • Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen mit kreativer und datenbasierter Kultur.
  • Mitarbeitervorteile: Flexibles Arbeiten, persönliche Entwicklung und ein unterstützendes Team.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Marketings mit modernster Technologie und innovativen Lösungen.
  • Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in MLOps und Cloud-Plattformen, idealerweise Google Cloud.
  • Andere Informationen: Agiles, internationales Team mit viel Raum für eigene Ideen.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 42000 - 84000 € pro Jahr.

Du willst messbaren Erfolg und Wirkung, die bleibt? Unsere Teams gestalten Inhalte mit Effekt: kreativ, datenbasiert und mit Blick auf die Menschen, die wir erreichen und für unsere Mode begeistern möchten. Wir denken kanalübergreifend, arbeiten eng zusammen und entwickeln Formate, die unsere Marke täglich erfolgreich erlebbar machen – mit Eigenverantwortung und Teamgeist.

Wie gut funktioniert unser Online-Marketing? Mit statistischen und Machine-Learning-Modellen nutzen wir Daten intelligent, um unser Marketing datengetrieben und effizient zu steuern.

Deine Aufgabe:

  • Du entwickelst und betreibst eigenständig robuste Datenarchitekturen sowie automatisierte Prozesse für die Datenbewirtschaftung in der Google Cloud Platform.
  • Du erstellst und optimierst Daten-Pipelines und MLOps-Prozesse, um Machine-Learning-Modelle produktiv zu setzen und deren Betrieb sicherzustellen.
  • Du betreust Deployment- und Monitoring-Prozesse und sorgst für einen stabilen und sicheren Betrieb der Modelle.
  • Du verwaltest die technologische Infrastruktur in der Google Cloud (Projekte, Instanzen, Pipelines, Rechte) und stellst sicher, dass die Cloud-Infrastruktur des Teams aktuellen Sicherheitsanforderungen entspricht.

Dein Beitrag:

  • Du erstellst komplexe und performante Datensätze in BigQuery mittels SQL, die die unverzichtbare Grundlage für unsere Data-Science-Anwendungen bilden.
  • Du gestaltest und implementierst unsere MLOps-Prozesse End-to-End und sorgst damit für die zuverlässige und skalierbare Produktivsetzung unserer Machine-Learning-Modelle.
  • Mit Tools wie Terraform entwickelst Du unsere Cloud-Infrastruktur aktiv weiter und schaffst eine sichere und effiziente Arbeitsumgebung für das gesamte Team.
  • Durch die Automatisierung von Daten-und Deployment-Prozessen ermöglichst Du es dem Data-Science-Team, Innovationen schneller zu entwickeln und in die Anwendung zu bringen.

Dein Umfeld:

Du arbeitest in einem agilen, englischsprachigen Team, bestehend aus Team Lead, Data Scientists, Data Engineers und Digital Product Manager*innen - Teamspirit wird bei uns groß geschrieben! Gemeinsam seid ihr verantwortlich für Entwicklung, Produktivsetzung und Betrieb von technisch hochwertigen Modellen und Algorithmen für die Marketing-Steuerung. Dein Team "Decision Intelligence" ist Teil unserer AI & Data Science Domain, die für die Entwicklung von statistischen und Machine-Learning-Modellen, sowie Generative AI Lösungen für bonprix verantwortlich ist.

Deine Freiheiten:

  • Du übernimmst die technologische Verantwortung für unsere MLOps-Prozesse zusammen mit Deinen Data Engineer Kolleg*innen und gestaltest deren Weiterentwicklung maßgeblich mit.
  • Du hast den Freiraum, neue Technologien und Architekturen zu evaluieren und deren Einführung im Team voranzutreiben, um unsere Data-Science-Infrastruktur zukunftsfähig zu machen.
  • Du bringst Deine Ideen aktiv ein und prägst gemeinsam mit Deinem Team die strategische Ausrichtung unserer Daten-und ML-Plattformen.
  • Du arbeitest eigenverantwortlich an Deinen Projekten und hast die Möglichkeit, Deine persönliche und fachliche Entwicklung durch anspruchsvolle Herausforderungen gezielt voranzutreiben.

Dein Tech Stack (nur für Tech-Stellen):

  • Python
  • Google Cloud Platform: BigQuery, Vertex AI, Cloud Storage
  • Gitlab/Github
  • VS Code/PyCharm

Deine Qualifikationen:

  • Du hast ein abgeschlossenes Studium oder eine vergleichbare Qualifikation im technischen oder naturwissenschaftlichen Bereich.
  • Du bringst fundierte praktische Erfahrung in der Konzeption und im Betrieb von MLOps-Pipelines zur Produktivsetzung von Machine-Learning-Modellen mit.
  • Außerdem hast Du fundierte Erfahrung im Umgang mit Cloud-Plattformen, idealerweise der Google Cloud Platform (z. B. Vertex AI, BigQuery), und hast bereits mit Infrastructure-as-Code-Tools wie Terraform gearbeitet.
  • Du bist es gewohnt, Aufgaben im Data Engineering eigenständig zu bearbeiten und qualitativ hochwertige Ergebnisse zu liefern.
  • Idealerweise hast Du bereits mit E-Commerce-Daten (z. B. Webtracking-, User-, Kunden- und Marketing-Daten) gearbeitet.

Deine Skills:

  • Du bringst gute Kenntnisse in Python und SQL, insbesondere im Kontext von Daten-Pipelines und BigQuery mit.
  • Gleichzeitig hast Du praktische Erfahrung mit Cloud-Plattformen, idealerweise der Google Cloud Platform (GCP) und deren MLOps-Services (z. B. Vertex AI Pipelines) gesammelt.
  • Du bist sicher im Umgang mit Infrastructure-as-Code-Tools, vorzugsweise Terraform und hast Erfahrung in der Konzeption und Umsetzung von CI/CD-Prozessen (z. B. mit GitHub Actions).
  • Kenntnisse in Container-Technologien wie Docker sind von Vorteil.
  • Idealerweise hast Du erste Erfahrungen im Handling unterschiedlicher Datenformate (Streams, Message Queues, Google PubSub, CSV, JSON, XML usw.).
  • Deine guten Englischkenntnisse runden Dein Profil ab.

Deine Softskills:

  • Du bist wissbegierig und offen Neues zu lernen oder zu erkunden und hast Lust als Teamplayer*in in einem cross-funktionalen, agilen Team zu arbeiten.
  • Du hast Spaß daran, innovative Lösungen für anspruchsvolle Business Use Cases zu entwickeln.
  • Gleichzeitig bist Du zuverlässig, strukturiert und übernimmst Verantwortung für Deine Aufgaben.
  • Du bist offen für Feedback und bereit, Dich konstruktiv in die Weiterentwicklung des Teams einzubringen.
  • Außerdem bist Du flexibel, kannst dich gut auf Veränderungen einstellen und siehst neue Herausforderungen als Chance zur Weiterentwicklung.

Und: Du hast Lust, Teil einer offenen, toleranten und bunten Unternehmenskultur zu werden und Deinen eigenen Beitrag dazu zu leisten? Bei uns ist jede*r willkommen! Lass uns gern wissen, was Du brauchst, um bei uns Dein volles Potenzial zu entfalten.

Data Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: OTTO Gruppe

Als Arbeitgeber bieten wir ein dynamisches und kreatives Umfeld, in dem Teamgeist und Eigenverantwortung großgeschrieben werden. Unsere agile, internationale Arbeitskultur fördert die persönliche und fachliche Entwicklung durch spannende Herausforderungen und innovative Projekte im Bereich Data Engineering. Zudem ermöglichen wir unseren Mitarbeitern, neue Technologien zu evaluieren und aktiv zur Weiterentwicklung unserer Cloud-Infrastruktur beizutragen, was uns zu einem attraktiven Arbeitgeber in der Modebranche macht.
OTTO Gruppe

Kontaktperson:

OTTO Gruppe HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Data Engineer (m/w/d)

Tipp Nummer 1

Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach Insights über die Firma oder die Rolle, die dich interessiert – das zeigt dein Interesse und kann dir wertvolle Informationen liefern.

Tipp Nummer 2

Bereite dich auf das Vorstellungsgespräch vor, als wäre es ein Projekt. Recherchiere über die Firma, ihre Produkte und die Teamkultur. Überlege dir, wie deine Skills im Data Engineering konkret zur Verbesserung ihrer Prozesse beitragen können.

Tipp Nummer 3

Sei bereit, deine technischen Fähigkeiten live zu demonstrieren. Viele Unternehmen schätzen praktische Tests oder Coding-Challenges. Übe vorher, um sicherzustellen, dass du deine Kenntnisse in Python und SQL souverän präsentieren kannst.

Tipp Nummer 4

Bewirb dich direkt über unsere Website! Das zeigt, dass du proaktiv bist und wirklich an der Stelle interessiert bist. Außerdem hast du so die besten Chancen, direkt von unserem Team wahrgenommen zu werden.

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer (m/w/d)

Python
SQL
Google Cloud Platform
BigQuery
Vertex AI
Terraform
MLOps
Data Engineering
CI/CD-Prozesse
Docker
Daten-Pipelines
Cloud Storage
Agile Methodologien
Teamarbeit
Englischkenntnisse

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deiner Bewerbung durchscheinen und erzähl uns, warum du für die Rolle als Data Engineer brennst.

Mach es konkret!: Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um zu zeigen, wie du mit Daten gearbeitet hast. Erzähl uns von Projekten, bei denen du MLOps-Pipelines oder Cloud-Technologien eingesetzt hast – das macht einen großen Unterschied!

Achte auf die Details!: Überprüfe deine Bewerbung auf Rechtschreibfehler und achte darauf, dass alles gut strukturiert ist. Eine saubere und klare Bewerbung zeigt uns, dass du Wert auf Qualität legst – genau wie wir!

Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns ankommt!

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei OTTO Gruppe vorbereitest

Verstehe die Rolle

Mach dich mit den spezifischen Anforderungen des Data Engineer-Profils vertraut. Überlege dir, wie deine bisherigen Erfahrungen und Fähigkeiten in Python, SQL und Cloud-Plattformen wie Google Cloud Platform zu den Aufgaben passen, die du übernehmen würdest.

Bereite konkrete Beispiele vor

Denke an konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, diese zu erläutern, insbesondere im Hinblick auf MLOps-Pipelines und Datenarchitekturen. Zeige, wie du Probleme gelöst und zum Erfolg deiner Teams beigetragen hast.

Zeige Teamgeist

Da Teamarbeit bei uns großgeschrieben wird, ist es wichtig, dass du deine Fähigkeit zur Zusammenarbeit unter Beweis stellst. Bereite Beispiele vor, in denen du erfolgreich im Team gearbeitet hast, um innovative Lösungen zu entwickeln oder Herausforderungen zu meistern.

Fragen stellen

Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten im Team oder wie die Zusammenarbeit zwischen Data Engineers und Data Scientists aussieht.

Data Engineer (m/w/d)
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Standort: Hamburg
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