Auf einen Blick
- Aufgaben: Verantwortung für den Aufbau eines zentralen Data Lakehouse und Entwicklung skalierbarer ELT-Pipelines.
- Unternehmen: Tradebyte, ein innovatives Unternehmen innerhalb der Zalando-Gruppe mit wertschätzender Kultur.
- Vorteile: Mitarbeiteraktienprogramm, Rabatte auf Mode, hybrides Arbeiten und 27 Urlaubstage.
- Weitere Informationen: Flexible Arbeitszeiten und Unterstützung für persönliche und berufliche Entwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des E-Commerce mit hochwertigen Datenlösungen und wachse in einem dynamischen Team.
- Qualifikationen: Erfahrung im Databricks-Ökosystem und in der Entwicklung von Datenpipelines.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 75000 € pro Jahr.
Über Tradebyte
Bei Tradebyte arbeiten wir mit den größten Akteuren im E-Commerce zusammen – von trendsetzenden Modemarken bis hin zu großen Online‑Händlern.
Unser Ziel ist es, einen Arbeitsplatz zu schaffen, an dem sich jeder wertgeschätzt, unterstützt und befähigt fühlt.
Wir bieten flexible Arbeitszeiten, Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und ein echtes Engagement für die Work‑Life‑Balance.
Wir begrüßen unterschiedliche Perspektiven und stellen sicher, dass jede Stimme gehört und respektiert wird, denn Sie sind einzigartig und das ist uns wichtig.
Während wir weiter wachsen, suchen wir neue Kollegen, die unsere Leidenschaft teilen.
Lieben Sie, was Sie tun – tun Sie, was Sie lieben.
Werden Sie Teil von Tradebyte, einem unabhängigen Unternehmen innerhalb der Zalando‑Gruppe!
Die Rolle und das Team
Diese Rolle konzentriert sich auf den Aufbau eines zentralen Data Lakehouse von Grund auf.
Die Mission des Teams ist es, "Data as Exhaust" zu "Data as a 1st Class Citizen" zu erheben, mit Fokus auf zuverlässige und wiederholbare Erkenntnisse durch hohe Datenqualität, robuste Medallion‑Architekturen und nachhaltige Designs.
Schlüsselfaktoren für die Strategie 2026 sind ein "Product Mindset" gegenüber Daten sowie eine intensive Zusammenarbeit und Wissensaustausch mit der Zalando Data Foundation.
- Ihre Aufgaben
- Sie übernehmen die End-to-End-Verantwortung für unsere Data Refinery – von der Ingestion (CDC) bis zur Bereitstellung geschäftsfertiger Datenprodukte in der Gold‑Layer.
- Sie entwerfen, bauen und pflegen skalierbare ELT‑Pipelines unter Verwendung von Databricks Delta Live Tables (DLT).
- Sie arbeiten mit den Eigentümern von Quellsystemen (z. B. TB. One) zusammen, um Data Contracts zu definieren und abzustimmen.
- Sie implementieren und überwachen Data Governance‑ und Sicherheitsstandards innerhalb des Unity Catalog.
- Sie führen technische Analysen und Ursachenanalysen durch, um die Datenqualität und die Zuverlässigkeit der Pipelines zu verbessern.
- Sie bauen starke Arbeitsbeziehungen zu den Entwicklungsteams und der Zalando Data Foundation auf und pflegen diese.
- Sie dokumentieren und teilen Informationen über aktuelle Arbeitsmethoden und gewonnene Erkenntnisse, um eine leistungsstarke Datenkultur zu fördern.
- Ihr Profil
- Sie verfügen über umfassende Erfahrung mit dem Databricks‑Ökosystem (Unity Catalog, Delta Live Tables, Workflows).
- Sie haben ein tiefes Verständnis der Medallion‑Architektur (Bronze, Silver, Gold) und der Interna von Delta Lake.
- Sie sind versiert in Apache Spark (Py Spark) und Python für die Datenverarbeitung im großen Maßstab.
- Sie haben mehrjährige Erfahrung im Aufbau und der Wartung skalierbarer Streaming‑ & Batch‑Pipelines, insbesondere unter Verwendung von CDC (Change Data Capture) aus RDBMS (z.
My SQL/Bin Logs).
- Sie sind vertraut mit Infrastructure as Code (Terraform), Docker, Git (Trunk‑based Development) und Dev Ops‑Prinzipien.
- Sie bringen die Fähigkeit mit, komplexe geschäftliche Anforderungen in robuste, denormalisierte Datenmodelle zu übersetzen, die für die Lakehouse‑Performance optimiert sind.
- Sie verfügen über ein gutes Verständnis von Cloud‑Infrastruktur (AWS), REST‑APIs und sicherem Datenaustausch.
- Sie besitzen exzellente mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten in Englisch sowie die Fähigkeit, Designs und Prozesse präzise zu dokumentieren.
- Erfahrung in der Abstimmung von Datenstrategien innerhalb eines größeren Gruppen‑Ökosystems (wie Zalando) ist von Vorteil.
- Unser Angebot
- Tradebyte bietet eine Reihe von Vorteilen. Fragen Sie Ihren Talent Acquisition Partner, um mehr über unser Angebot zu erfahren.
- Mitarbeiteraktienprogramm
- 40% Rabatt auf Mode‑ und Beauty‑Produkte, die von Zalando verkauft und versandt werden, 30% Rabatt auf Lounge by Zalando, Rabatte bei externen Partnern
- 2 bezahlte Freiwilligentage pro Jahr
- Hybrides Arbeitsmodell – arbeiten Sie von dort, wo es für Sie passt (innerhalb Deutschlands oder Großbritanniens), mit gelegentlicher Büropräsenz für wichtige Anlässe.
- Arbeiten aus dem Ausland für bis zu 30 Arbeitstage pro Jahr
- 27 Urlaubstage pro Jahr für Vollzeitbeschäftigte
- Umzugsunterstützung verfügbar (nach vorheriger Absprache)
- Familiendienste, einschließlich Beratung und Unterstützung
- Gesundheits‑ und Wohlfühloptionen (einschließlich Wellhub, ehemals Gympass)
- Unterstützung für psychische Gesundheit und Coaching verfügbar
- Fördern Sie Ihre Entwicklung mit unseren Schulungsangeboten und halbjährlichen Peer‑to‑Peer‑Reviews
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Senior Data Engineer (all genders) - Tradebyte Arbeitgeber: Remotely
CarVia ist ein herausragender Arbeitgeber, der dir die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit flexiblen Arbeitszeiten, Homeoffice-Optionen und einem attraktiven Provisionsmodell fördern wir nicht nur deine berufliche Entwicklung durch vielfältige Weiterbildungsangebote, sondern bieten auch die hochwertigste Fahrzeugflotte Deutschlands. Werde Teil eines ehrgeizigen Teams, das gemeinsam an der Spitze der digitalen Mobilitätslösungen arbeitet und erlebe ein modernes Arbeitsumfeld, das auf schnelles Wachstum und Effizienz ausgerichtet ist.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Senior Data Engineer (all genders) - Tradebyte erhalten könntest
✨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 Remotely 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 Senior Data Engineer (all genders) - Tradebyte 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 Senior Data Engineer (all genders) - Tradebyte bei Remotely gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Remotely 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 Remotely entscheidend sein!
