Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle End-to-End-Datenprodukte und baue skalierbare Datenpipelines mit hoher Datenqualität.
- Unternehmen: REWE Group ist ein führender Handels- und Touristikkonzern in Europa mit über 140 Mitarbeitern im Analytics-Team.
- Vorteile: Attraktive Vergütung mit Urlaubs- und Weihnachtsgeld sowie Mitarbeiterrabatten bei REWE und PENNY.
- Weitere Informationen: Flexible Arbeitszeiten und Homeoffice-Möglichkeiten fördern die Work-Life-Balance.
- Warum dieser Job: Gestalte datengetriebene Lösungen und arbeite an strategischen Infrastrukturentscheidungen in einem agilen Umfeld.
- Qualifikationen: Erfahrung mit SQL, Python, ETL/ELT-Tools und Cloud-Plattformen wie GCP sind erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Was wir zusammen vorhaben: Wir sind Analytics bei der REWE Group und ein fester Teil des Digital & Technology Teams. Gemeinsam bringen wir Strategie, Daten und smarte Business‑Lösungen für Handel Deutschland unter ein Dach. Vernetzt, agil und immer einen Schritt voraus. Wir entwickeln mit mehr als 140 Mitarbeiter:innen analytische Software und beraten unsere Business‑Units bei unternehmenskritischen Prozessen. In der Analytics‑Querschnittsdomäne Platform & Technology entwickeln und betreiben wir Daten‑Pipelines und -Produkte und schaffen Standardisierung und Effizienz im Bereich Dateninfrastruktur. Mit unserer Expertise unterstützen wir bei der Umsetzung von analytischen Use Cases. Wenn du crossfunktionale Zusammenarbeit liebst, moderne Infrastruktur baust und Data Scientists in Analytics produktiver machen willst, dann bist du bei uns genau richtig!
Was Du bei uns bewegst:
- Gestalte datengetriebene Lösungen: Du entwickelst End‑to‑End‑Datenprodukte entlang zentraler Businessfragen und trägst direkt zum Einkaufserlebnis unserer Kund:innen bei.
- Baue moderne Datenpipelines: Du konzipierst und betreibst skalierbare Pipelines und Verarbeitungssysteme aus vielfältigen Datenquellen – mit dauerhaft hoher Datenqualität.
- Nutze die Cloud: Mit modernen Cloud‑Technologien setzt du neue Ideen schnell als Prototypen um und betreibst robuste Data‑Workloads.
- Automatisiere Standards: CI/CD, Testing und Infrastructure‑as‑Code gehören für dich zum Alltag und sorgen für zuverlässige Deployments analytischer Produkte.
- Arbeiten im Team: Du arbeitest im Team mit Data Scientists, Fachexpert:innen und REWE digital zusammen, um ML‑Modelle und Datenprodukte stabil und sicher in Produktion zu bringen.
- Weiterentwicklung ermöglichen: Du wirkst an strategischen Infrastrukturentscheidungen mit und entwickelst Standards sowie Best Practices – inklusive Coaching juniorer Kolleg:innen.
Was uns überzeugt:
- Analytische Kompetenz: Du gehst komplexe Fragestellungen strukturiert an und findest pragmatische, datengetriebene Lösungen. Dabei arbeitest du sicher mit verschiedenen Fachbereichen zusammen und übersetzt Businessanforderungen in technische Konzepte.
- Daten- & Entwicklungsskills: Du arbeitest sicher mit SQL und relationalen Datenbanken wie Snowflake, nutzt Python, setzt ETL/ELT‑Tools ein und hast Erfahrung mit Data Processing Frameworks wie Spark.
- Cloud & Infrastruktur: Deine Erfahrung mit Services von Cloud‑Plattformen (GCP) nutzt du für den Aufbau skalierbarer Datenplattformen und provisionierst sie mit Terraform.
- Software Engineering: Du bist routiniert im Einsatz von Git, Testing, CI/CD und Containerisierung.
- Technologieaffinität: Du hältst dich über moderne Data und Cloud‑Technologien auf dem Laufenden und setzt neue Impulse bewusst ein.
- Agile Arbeitsweise: Du bist geübt in agilen Methoden und arbeitest selbstverständlich nach Best Practices und Code Conventions.
- Kommunikation: Du vermittelst technische Themen adressatengerecht – von Engineer bis Management - und das sicher in Deutsch und Englisch.
Was wir bieten:
- Attraktive Vergütung: Mit Sonderleistungen wie Urlaubs- und Weihnachtsgeld, vermögenswirksamen Leistungen, betrieblicher Altersvorsorge Zuschüssen für Kantine und vergünstigtes Deutschlandticket sowie Vorteilen beim Fahrrad‑Leasing.
- Mitarbeitendenrabatt: Bei REWE, PENNY, toom Baumarkt und DER Touristik.
- Work‑Life‑Balance: Mit flexibler Arbeitszeit ohne Kernzeiten, Homeoffice, Auszeitmodellen, Betriebskindergärten, Unterstützung bei der Suche nach Kinderbetreuung und Pflege.
- Persönliche Weiterbildung: Mit umfassenden Seminarangeboten, fachspezifischen Akademien und E‑Learnings.
- Gesundheitsmanagement: Mit Vorsorgeuntersuchungen, Sport‑ und Gesundheitskursen.
- Vernetzt: Unternehmensweite Netzwerke der REWE Group, wie z. B. unser LGBTIQ‑Netzwerk „DITO – different together“ und das Frauennetzwerk „f.ernetzt“ für den Austausch rund um Karriere und persönliche Weiterentwicklung.
Wir betonen ausdrücklich, dass bei uns alle Menschen – unabhängig von Geschlecht/geschlechtlicher Identität, ethnischer Herkunft und Nationalität, sozialer Herkunft, Religion/Weltanschauung, körperlicher und geistiger Fähigkeiten, Alter sowie sexueller Orientierung oder weiterer individueller Merkmale – gleichermaßen willkommen sind.
Produkt Data Engineer (m/w/d) Analytics Arbeitgeber: PENNY-Markt Gesellschaft mit beschränkter Haftung
Die REWE Group bietet einzigartige Voraussetzungen für Innovationen und persönliche Weiterentwicklung. Mit flexiblen Strukturen und einem starken Fokus auf Gesundheitsmanagement unterstützt das Unternehmen seine Mitarbeiter umfassend. Das Team besteht aus über 140 Experten, die gemeinsam an modernen Datenlösungen arbeiten.
Kontaktdaten:
PENNY-Markt Gesellschaft mit beschränkter Haftung Recruiting-Team
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Produkt Data Engineer (m/w/d) Analytics erhalten könnten
✨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 PENNY-Markt Gesellschaft mit beschränkter Haftung 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 Produkt Data Engineer (m/w/d) Analytics 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 Produkt Data Engineer (m/w/d) Analytics bei PENNY-Markt Gesellschaft mit beschränkter Haftung gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei PENNY-Markt Gesellschaft mit beschränkter Haftung 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 PENNY-Markt Gesellschaft mit beschränkter Haftung entscheidend sein!
