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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Gestalte und betreibe eine cloud-native Datenarchitektur auf AWS für innovative Data & AI-Initiativen.
- Arbeitgeber: Shopware ist ein führendes E-Commerce-System, das Unternehmen beim digitalen Handel unterstützt.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Optionen und unbefristete Verträge für langfristige Sicherheit.
- Warum dieser Job: Arbeite in einem inspirierenden Umfeld mit flachen Hierarchien und fördere deine persönliche Entwicklung.
- Gewünschte Qualifikationen: Solide Programmierkenntnisse in Python, Erfahrung mit AWS und ein tiefes Verständnis für Datenverarbeitung.
- Andere Informationen: Onboarding mit persönlichem Buddy und attraktive Zusatzleistungen wie Gesundheitsprogramme.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 84000 € pro Jahr.
Data Engineer (m/w/d) vor Ort, Standort flexibel, Hybrid Schöppingen , Nordrhein-Westfalen , Deutschland Product Jobbeschreibung Shopware ist ein führendes E-Commerce-System, das es Unternehmen weltweit ermöglicht, im digitalen Handel schnell und effizient zu skalieren. Als zukunftsweisende Open-Source-Lösung wird Shopware bereits von einigen der größten europäischen Marken, Einzelhändlern und Herstellern im B2C- und B2B-Bereich eingesetzt. Um Daten zu einem echten Wachstumstreiber zu machen, entwickelt unser Data & AI Lab das cloud-native Fundament, das Analytics, Machine Learning und KI-gestützte Produktfeatures im gesamten Unternehmen möglich macht. Als Data Engineer (m/w/d) im Data Platform & Enablement Team gestaltest, baust und betreibst du genau die Dateninfrastruktur, die diese Vision trägt. Mit einem modernen AWS-Techstack, Python/PySpark und Infrastructure-as-Code entwickelst du skalierbare und zuverlässige Echtzeitlösungen – damit unsere Data Scientists, Analyst:innen und Produktteams jederzeit auf hochwertige Daten zugreifen können. Diese Position kann v or Ort, hybrid oder auch vollständig remote innerhalb Deutschlands oder in ausgewählten europäischen Ländern , in denen wir registriert sind, ausgeführt werden. Dein Arbeitsort wird im Voraus vereinbart und bildet die Grundlage deines Arbeitsvertrags. Das sind deine Aufgaben: Plattform aufbauen & weiterentwickeln Du entwirfst, implementierst und betreibst eine cloud-native Datenarchitektur auf AWS (Kinesis, Glue, ECS, Step Functions, DynamoDB), die das Rückgrat aller \“Data & AI\“-Initiativen bildet. Du erstellst und pflegst Terraform-Module, die Best Practices in wiederverwendbare Bausteine verwandeln. Datenintegration & APIs Du entwickelst robuste Ingestionspipelines für Streaming- und Batch-Daten. Du entwirfst und dokumentierst RESTful APIs, die aufbereitete Datensätze internen und externen Nutzern bereitstellen. Datenverarbeitung & Qualität Du schreibst effiziente Datenverarbeitungsanwendungen in Python und PySpark – mit getesteter, versionskontrollierter Codebasis. Du implementierst automatisierte Datenqualitätsprüfungen und Observability, damit \“kaputte Daten\“ nie in die Produktion gelangen. CI/CD & Containerisierung Du richtest GitHub-Actions-Pipelines ein und pflegst sie. Außerdem containerisierst du Services mit Docker für reibungslose Deployments und Rollbacks. Zusammenarbeit & Enablement Du arbeitest eng mit Cloud Engineers, Data Scientists, Analysten und Produktteams zusammen, um Anforderungen aufzunehmen und in skalierbare Lösungen zu überführen. Das bringst du mit: Technisches Know-how: Du verfügst über solide Programmierkenntnisse in Python und hast Erfahrung mit Infrastructure-as-Code – idealerweise mit Terraform. Cloud- & Data-Services: Du hast praktische Erfahrung mit AWS, Echtzeit- und Streaming-Datenverarbeitung sowie den relevanten AWS-Diensten. Data Mindset: Du bringst ein tiefes Verständnis für Datenmodellierung, Datenpipelines und analytisches Problemlösen mit. PySpark: Du kennst dich mit PySpark aus und kannst es für die Verarbeitung großer Datenmengen einsetzen. Kommunikation: Du sprichst sehr gut Englisch und hast Freude daran, in einem internationalen und vollständig remote arbeitenden Team erfolgreich zu sein. Interesse an Machine Learning & MLOps: Du begeisterst dich für ML und KI – Erfahrung mit produktiven ML-Anwendungen ist ein Plus, aber kein Muss. Das bieten wir dir: Unternehmenskultur: Offene Kultur, flache Hierarchien, Eigeninitiative wird gefördert. Arbeitsverträge: Unbefristete Anstellungen bieten langfristige Sicherheit. Flexibilität: Flexible Arbeitszeiten und Optionen für mobiles Arbeiten und Full-Remote-Verträge. Ausstattung: Freie Wahl der Arbeits-Hardware. Onboarding: Gut strukturiertes Onboarding mit Unterstützung durch einen persönlichen \“Buddy\“. Arbeitsumfeld: Inspirierendes Umfeld mit engagierten Kollegen und einer dynamischen Gemeinschaft. Entwicklungsmöglichkeiten: Vielfältige Chancen für persönliches Wachstum und Entwicklung. Zusatzleistungen: Attraktive Benefits wie betriebliche Altersvorsorge, Gesundheitsprogramme und regelmäßige Teamevents. … und vieles mehr! Einen detaillierten Einblick bekommst du auf unserer Karriereseite . Deine Ansprechperson für diese Stelle ist Carmen Bouraine und steht dir bei Fragen gerne zur Verfügung! Vor- und Nachname *
Data Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: shopware AG
Kontaktperson:
shopware AG HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Engineer (m/w/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kollegen oder Freunden, die bereits in der Branche arbeiten. Sie können dir wertvolle Einblicke geben und möglicherweise sogar eine Empfehlung aussprechen.
✨Tip Nummer 2
Informiere dich über die neuesten Trends im Bereich Data Engineering und AWS-Technologien. Zeige in Gesprächen, dass du auf dem neuesten Stand bist und ein echtes Interesse an der Weiterentwicklung deiner Fähigkeiten hast.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Python, PySpark und AWS-Diensten übst. Es kann hilfreich sein, Mock-Interviews mit Freunden oder Mentoren durchzuführen, um dein Selbstbewusstsein zu stärken.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Leidenschaft für Machine Learning und KI, auch wenn du keine direkte Erfahrung hast. Teile Projekte oder persönliche Studien, die dein Interesse an diesen Themen verdeutlichen und wie du sie in deine Arbeit integrieren möchtest.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Stellenbeschreibung: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Fähigkeiten und Erfahrungen. Stelle sicher, dass du diese in deinem Lebenslauf und Anschreiben hervorhebst.
Betone technische Fähigkeiten: Da die Position einen starken Fokus auf Python, AWS und Datenverarbeitung hat, solltest du deine relevanten technischen Fähigkeiten und Erfahrungen klar und präzise darstellen. Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit.
Individualisiere dein Anschreiben: Schreibe ein individuelles Anschreiben, das deine Motivation für die Stelle und das Unternehmen verdeutlicht. Erkläre, warum du dich für Shopware interessierst und wie du zur Vision des Unternehmens beitragen kannst.
Prüfe auf Fehler: Bevor du deine Bewerbung abschickst, überprüfe alle Dokumente auf Rechtschreib- und Grammatikfehler. Eine fehlerfreie Bewerbung hinterlässt einen professionellen Eindruck.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei shopware AG vorbereitest
✨Technisches Know-how demonstrieren
Bereite dich darauf vor, deine Programmierkenntnisse in Python und dein Verständnis von Infrastructure-as-Code, insbesondere Terraform, zu zeigen. Sei bereit, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu nennen, die deine Fähigkeiten unter Beweis stellen.
✨Vertrautheit mit AWS und Datenverarbeitung
Stelle sicher, dass du die relevanten AWS-Dienste und deren Anwendung in der Echtzeit- und Streaming-Datenverarbeitung gut verstehst. Bereite dich darauf vor, Fragen zu beantworten, wie du diese Technologien in früheren Projekten eingesetzt hast.
✨Datenqualitätsprüfungen und Observability
Sei bereit, über deine Erfahrungen mit automatisierten Datenqualitätsprüfungen zu sprechen. Erkläre, wie du sicherstellst, dass nur qualitativ hochwertige Daten in die Produktion gelangen und welche Tools oder Methoden du dafür verwendest.
✨Teamarbeit und Kommunikation
Da die Position enge Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams erfordert, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Betone deine Kommunikationsfähigkeiten und wie du Anforderungen in skalierbare Lösungen umsetzt.
