Produkt Data Engineer (m/w/d) Analytics
Produkt Data Engineer (m/w/d) Analytics

Produkt Data Engineer (m/w/d) Analytics

Köln Vollzeit 55000 - 70000 € / Jahr (geschätzt) Home Office möglich (teilweise)
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PENNY

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle datengetriebene Lösungen und moderne Datenpipelines für ein besseres Einkaufserlebnis.
  • Arbeitgeber: REWE Group, einer der größten Handelskonzerne Europas mit innovativer Kultur.
  • Mitarbeitervorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten, Homeoffice und persönliche Weiterbildung.
  • Andere Informationen: Wachse in einem unterstützenden Umfeld mit tollen Karrierechancen.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Handels mit modernster Technologie und einem dynamischen Team.
  • Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in SQL, Python und Cloud-Technologien sowie analytische Fähigkeiten.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.

Ort: 51063 Köln | Vertragsart: Vollzeit, unbefristet | Job-ID:

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 vergünstigtem 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.

Produkt Data Engineer (m/w/d) Analytics Arbeitgeber: PENNY

Die REWE Group ist ein herausragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitenden nicht nur ein inspirierendes Arbeitsumfeld in Köln bietet, sondern auch zahlreiche Vorteile wie flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Möglichkeiten und umfassende Weiterbildungschancen. Mit einem starken Fokus auf Innovation und Teamarbeit fördert das Unternehmen eine Kultur des Vertrauens und der Kreativität, während es gleichzeitig attraktive Vergütungen und Mitarbeiter-Rabatte bietet, die das Einkaufserlebnis bereichern.
PENNY

Kontaktperson:

PENNY HR Team

StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

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

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 und zeig dein Interesse an der Position.

Tipp Nummer 2

Bereite dich auf das Vorstellungsgespräch vor, indem du typische Fragen durchgehst und deine Antworten übst. Denk daran, auch eigene Fragen zu stellen – das zeigt, dass du wirklich interessiert bist!

Tipp Nummer 3

Zeig deine Leidenschaft für Daten und Technologie! Teile Beispiele von Projekten oder Herausforderungen, die du gemeistert hast. Das macht dich für die Recruiter greifbarer und interessanter.

Tipp Nummer 4

Bewirb dich direkt über unsere Website! So hast du die besten Chancen, gesehen zu werden. Und vergiss nicht, deinen Lebenslauf und dein Portfolio aktuell zu halten, damit alles frisch und relevant ist.

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

Analytische Kompetenz
Datenprodukte entwickeln
Datenpipelines konzipieren und betreiben
Cloud-Technologien (GCP)
SQL
relationalen Datenbanken (Snowflake)
Python
ETL-/ELT-Tools
Data Processing Frameworks (Spark)
Terraform
Git
CI/CD
Containerisierung
Agile Methoden
Kommunikation

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Sei du selbst!: Wenn wir deine Bewerbung lesen, wollen wir dich kennenlernen! Zeig uns, wer du bist und was dich motiviert. Lass deine Persönlichkeit durchscheinen und erzähl uns, warum du für die Rolle als Produkt Data Engineer brennst.

Mach es konkret!: Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Erfahrung, um deine Fähigkeiten zu untermauern. Erzähl uns von Projekten, an denen du gearbeitet hast, und wie du dabei analytische Lösungen entwickelt hast. Das macht deine Bewerbung greifbarer!

Achte auf die Details!: Korrekte Rechtschreibung und Grammatik sind wichtig! Nimm dir die Zeit, deine Bewerbung sorgfältig zu überprüfen. Ein paar kleine Fehler können einen großen Eindruck hinterlassen – und nicht immer im positiven Sinne.

Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist die Bewerbung über unsere Website. Dort findest du alle Informationen und kannst sicherstellen, dass deine Unterlagen direkt bei uns landen. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei PENNY vorbereitest

Verstehe die Rolle

Mach dich mit den spezifischen Anforderungen des Produkt Data Engineer (m/w/d) Analytics vertraut. Überlege dir, wie deine bisherigen Erfahrungen und Fähigkeiten in die Entwicklung von Datenprodukten und Pipelines passen. Sei bereit, konkrete Beispiele zu nennen, die deine analytischen Kompetenzen und technischen Skills unter Beweis stellen.

Technische Vorbereitung

Stelle sicher, dass du mit den Technologien, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, vertraut bist. Übe den Umgang mit SQL, Python und ETL-Tools. Wenn du Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie GCP oder Tools wie Terraform hast, bringe diese Kenntnisse aktiv ins Gespräch ein.

Teamarbeit betonen

Da die Zusammenarbeit mit Data Scientists und anderen Fachbereichen wichtig ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Zeige, wie du in der Vergangenheit crossfunktional gearbeitet hast und welche Rolle du dabei gespielt hast, um gemeinsame Ziele zu erreichen.

Fragen vorbereiten

Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Herausforderungen im Team oder wie die REWE Group Innovationen im Bereich Dateninfrastruktur fördert. So kannst du auch herausfinden, ob die Unternehmenskultur zu dir passt.

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