Data & Automation Engineer (m/w/d)

Die deutsche Immobilienverwaltungsbranche ist einer der ältesten und am wenigsten digitalisierten Dienstleistungssektoren des Landes: Aktenordner, Faxgeräte, keine Transparenz für Eigentümer, wochenlange Reaktionszeiten und ein chronischer Fachkräftemangel. Die meisten Akteure reagieren auf eine von zwei Arten: Sie verkaufen Software an bestehende Unternehmen, ohne die operative Realität zu erfahren, oder sie kaufen bestehende Verwaltungsfirmen auf und integrieren Software in papierbasierte Prozesse. reltix hat aktiv einen dritten Weg gewählt. Innerhalb einer einzigen technischen Infrastruktur vereinen wir das operative Management und das Wissen, das aus der tatsächlichen Erbringung des Dienstes stammt, mit der Digitalisierung von Daten aus den verwalteten Immobilien. Das gibt uns ein Betriebssystem für die Immobilienverwaltung: das System, auf dem die Teams arbeiten, die Quelle der Wahrheit für jede Immobilie und die Plattform, in die Workflows und Partner integriert werden. Das Ergebnis ist ein KI-gestütztes Dienstleistungsunternehmen, bei dem Anfragen nicht weitergeleitet, sondern direkt beantwortet werden. Ob über die Softwareoberfläche des Managers, den Sprachagenten am Telefon oder den Chatbot des Eigentümers, da der vollständige Kontext der Immobilie überall verfügbar ist und das System darauf reagieren kann.

Innerhalb der breiteren Immobilienbranche fungiert der Immobilienverwalter als Plattform zwischen dem Eigentümer und jedem einzelnen Dienst rund um die Immobilie. Vom Banking, Strom, Heizung und Internet bis hin zu größeren Renovierungsprojekten erstreckt sich dieses Ökosystem über jeden angrenzenden Teil des Immobiliensektors. Diese einzigartige Position ermöglicht es uns, diese Infrastruktur nicht nur intern bereitzustellen, sondern sie zu öffnen, sodass reltix zur Kontextschicht und zum Betriebssystem der gesamten Immobilienbranche wird. Gegründet im Jahr 2025, sind wir in etwas mehr als einem Jahr von null auf über 4.000 Kunden und ein Team von über 30 Personen gewachsen. Mit gesichertem Funding und einem dritten Büro in Frankfurt in Planung suchen wir nach Möglichkeiten, unser Tech-Team zu erweitern, um diese Vision zu skalieren.

reltix ist ein KI-natives Dienstleistungsunternehmen: Daten und Automatisierung sind kein Feature, sie sind die Art und Weise, wie das Geschäft läuft. Als Data & Automation Engineer sind Sie für die Schicht verantwortlich, die das Unternehmen im Hintergrund am Laufen hält, über Finanzen, Vertrieb, Marketing und Reporting hinweg. Sie sitzen an der Schnittstelle zwischen Betrieb, Finanzen, GTM und Engineering. Sie arbeiten mit den Menschen, die das Geschäft täglich führen, finden heraus, wo die manuelle Arbeit und Reibungen liegen, und liefern die Datenflüsse und Automatisierungen, die diese beseitigen: Banküberweisungen abgeglichen, Rechnungen erfasst und gebucht, Leads weitergeleitet und angereichert, Kampagnen endlich messbar, Dashboards, mit denen das Unternehmen tatsächlich steuern kann.

Was Sie tun werden:

• Aufbau und Betrieb der Automatisierungsschicht des Unternehmens in n8n und Code: Rechnungserfassung und -klassifizierung, Banküberweisungsabgleich, Buchung, Lead-Routing und -Anreicherung, interne Tools.
• Verantwortung für die Back-Office-Datenpipelines in und aus reltix: Buchhaltung, Rechnungen, Verträge, Banküberweisungen, CRM- und Verkaufsdaten, Marketingkanäle, Drittanbieter-APIs.
• Verantwortung für die Dateninfrastruktur von Anfang bis Ende. Snowflake gehört Ihnen: Lagerung, Modellierung, Transformationen, Qualität, Kosten.
• Aufbau der Berichterstattung und Analytik, die das Unternehmen steuert, und Durchführung der Analysen hinter realen Entscheidungen: Woher kommt der Umsatz, wo stocken die Leads, wo gehen Prozesse Zeit und Geld verloren.
• KI dort einbinden, wo sie ihren Platz verdient: Dokumenten- und Rechnungserfassung, Klassifizierung, Anreicherung, Anomalieerkennung, Agenten-Workflows, die Aufgaben autonom abschließen.
• Verantwortung für Kunden- und Portfoliomigrationen von Altsystemen in reltix, sauber und in großem Maßstab.

Voraussetzungen:

• Solide Datenengineering-Kenntnisse: Pipelines, ETL/ELT, Datenmodellierung, Lagerhäuser und relationale Datenbanken.
• Stark in SQL und Python, vertraut mit einem modernen Stack, nicht dogmatisch in Bezug auf Tools.
• Praktische Erfahrung mit einem Stack wie unserem: Snowflake (oder gleichwertiges Lager), n8n (oder gleichwertige Automatisierungstools), Metabase (oder gleichwertig) und APIs.
• Ein echtes Gespür für Automatisierung und KI: Sie sehen manuelle Arbeit und erkennen sofort die Pipeline, den Agenten oder den Workflow, der sie ersetzt.
• Starke Sorgfalt für Datenqualität, insbesondere wenn es um Finanz- und Reportingzahlen geht.
• Eine pragmatische, umsetzungsorientierte Denkweise und Eigenverantwortung als Standard.

Vorteile:

• Ein grundlegender Platz in einem kleinen Team im Zentrum des Unternehmens, auf demselben Backbone, auf dem das Produkt läuft.
• End-to-End-Verantwortung für den Stack, mit dem Mandat, die Tools auszuwählen und weiterzuentwickeln.
• Eine direkte Verbindung zu den Gründern, dem Operationsteam und echten Kunden. Keine Bürokratie zwischen Ihnen und dem Problem.
• Eine Kategorie, die weit offen ist: die Daten- und Automatisierungsinfrastruktur für eine Branche, die noch nie eine hatte.