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FĂĽr Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und betreibe eine cloud-native Datenarchitektur auf AWS fĂĽr spannende Data & AI Projekte.
- Arbeitgeber: Shopware ist ein fĂĽhrendes E-Commerce-System, das Unternehmen weltweit beim digitalen Wachstum unterstĂĽtzt.
- Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Homeoffice-Optionen und attraktive Zusatzleistungen wie Gesundheitsprogramme.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines innovativen Teams mit flachen Hierarchien und einer offenen Unternehmenskultur.
- GewĂĽnschte Qualifikationen: Gute Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung mit AWS sowie Datenverarbeitung sind erforderlich.
- Andere Informationen: Vollzeit, hybrid oder remote innerhalb Deutschlands und bestimmter europäischer Länder möglich.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 72000 € pro Jahr.
Shopware ist ein führendes E-Commerce-System, das Unternehmen weltweit ermöglicht, schnell und effizient im digitalen Handel zu skalieren. Als zukunftsweisende Open-Source-Lösung wird Shopware bereits von einigen der größten europäischen Marken, Einzelhändler und Hersteller in den B2C- und B2B-Branchen genutzt. Um Daten in einen noch stärkeren Wachstumsmotor zu verwandeln, baut unser Data & AI Lab die cloud-native Infrastruktur, die Analysen, maschinelles Lernen und KI-gesteuerte Produktfunktionen im gesamten Unternehmen unterstützt.
Als Data Engineer (m/w/d) im Data Platform & Enablement Team entwerfen, bauen und betreiben Sie die Dateninfrastruktur, die diese Vision untermauert. Sie arbeiten mit einem modernen AWS-Stack, Python/PySpark und Infrastructure-as-Code, um zuverlässige, skalierbare, Echtzeit-Datenlösungen zu liefern, auf die unsere Datenwissenschaftler, Analysten und Produktentwickler täglich angewiesen sind. Diese Position kann vor Ort, hybrid oder auch vollständig remote innerhalb Deutschlands oder in bestimmten europäischen Ländern, in denen wir registriert sind, besetzt werden. Ihr Arbeitsort wird im Voraus vereinbart und bildet die Grundlage Ihres Arbeitsvertrags.
Diese sind Ihre Aufgaben:
- Build & Evolve the Data Platform: Sie entwerfen, implementieren und betreiben eine cloud-native Datenarchitektur auf AWS (Kinesis, Glue, ECS, Step Functions, DynamoDB), die als Rückgrat für alle „Data & AI“-Initiativen dient. Sie erstellen und pflegen Terraform-Module, die Best Practices in wiederverwendbare Bausteine umwandeln.
- Data Integration & APIs: Sie entwickeln robuste Ingestion-Pipelines für Streaming- und Batch-Daten. Sie erstellen und dokumentieren RESTful APIs, die kuratierte Datensätze für interne und externe Verbraucher bereitstellen.
- Data Processing & Quality: Sie schreiben effiziente Datenverarbeitungsanwendungen in Python und PySpark und stellen sicher, dass gut getesteter, versionierter Code verwendet wird. Sie implementieren automatisierte Datenqualitätsprüfungen und Beobachtbarkeit, damit „defekte Daten“ niemals in die Produktion gelangen.
- CI/CD & Containerization: Sie richten GitHub Actions-Pipelines ein und pflegen Container mit Docker fĂĽr nahtlose Bereitstellungen und Rollbacks.
- Collaboration & Enablement: Sie arbeiten eng mit Cloud-Ingenieuren, Datenwissenschaftlern, Analysten und Produktteams zusammen, um Anforderungen zu sammeln und in skalierbare Lösungen zu übersetzen.
Das bringen Sie mit:
- Technische Expertise: Sie haben solide Programmierkenntnisse in Python und Erfahrung mit Infrastructure-as-Code (idealerweise Terraform).
- Cloud- & Datenservices: Sie haben praktische Erfahrung mit AWS, Echtzeit-/Streaming-Datenverarbeitung und allen zugehörigen AWS-Diensten.
- Datenverständnis: Sie bringen ein tiefes Verständnis für Datenmodellierung, Pipelines und analytisches Problemlösen mit.
- PySpark: Sie sind mit PySpark fĂĽr die Verarbeitung in groĂźem MaĂźstab vertraut.
- Kommunikation: Sehr gute Englischkenntnisse und die Begeisterung, in einem internationalen, vollständig remote arbeitenden Team zu gedeihen.
- Neugier auf maschinelles Lernen und MLOps: Sie sind wirklich an ML/AI interessiert; vorherige Produktionserfahrung ist willkommen, aber nicht erforderlich.
Das bieten wir Ihnen:
- Unternehmenskultur: Offene Kultur mit flachen Hierarchien, in der individuelle Initiative gefördert wird.
- Arbeitsverträge: Unbefristete Stellen, die langfristige Sicherheit bieten.
- Flexibilität: Flexible Arbeitszeiten und Optionen für mobiles Arbeiten und Voll-Remote-Verträge.
- Ausstattung: Freiheit bei der Wahl Ihrer bevorzugten Arbeitsgeräte.
- Onboarding: Gut strukturiertes Onboarding mit Unterstützung durch einen persönlichen "Buddy".
- Arbeitsumfeld: Ein inspirierendes Umfeld mit engagierten Kollegen und einer dynamischen Gemeinschaft.
- Entwicklungsmöglichkeiten: Vielfältige Möglichkeiten für persönliches Wachstum und Entwicklung.
- Zusätzliche Vorteile: Attraktive Vergünstigungen wie betriebliche Altersvorsorge, Gesundheitsprogramme und regelmäßige Teamevents.
Sie können sich auf unserer Karriereseite detaillierte Einblicke verschaffen. Ihr persönlicher Kontakt für diese Position ist Carmen Bouraine, die gerne Ihre Fragen beantwortet!
Data Engineer (m/f/d) Arbeitgeber: Shopware
Kontaktperson:
Shopware HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Engineer (m/f/d)
✨Tip Nummer 1
Nutze dein Netzwerk! Sprich mit ehemaligen Kollegen oder Freunden, die bereits in der Branche arbeiten. Oftmals erfährt man über persönliche Kontakte von offenen Stellen, bevor sie öffentlich ausgeschrieben werden.
✨Tip Nummer 2
Informiere dich über die neuesten Trends und Technologien im Bereich Data Engineering. Zeige in Gesprächen, dass du auf dem neuesten Stand bist und ein echtes Interesse an den Entwicklungen in der Branche hast.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du häufige Fragen zu Python, AWS und Datenarchitekturen übst. Es kann hilfreich sein, Mock-Interviews mit Freunden oder Mentoren durchzuführen, um dein Selbstvertrauen zu stärken.
✨Tip Nummer 4
Zeige deine Projekte und Erfahrungen in einem Portfolio oder auf Plattformen wie GitHub. Dies gibt potenziellen Arbeitgebern einen Einblick in deine Fähigkeiten und deinen Arbeitsstil, was dir helfen kann, dich von anderen Bewerbern abzuheben.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer (m/f/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die spezifischen Anforderungen und Qualifikationen, die für die Position als Data Engineer bei Shopware erforderlich sind. Notiere dir wichtige Punkte, die du in deiner Bewerbung ansprechen möchtest.
Betone relevante Erfahrungen: Hebe in deinem Lebenslauf und Anschreiben deine Erfahrungen mit Python, AWS und Infrastructure-as-Code hervor. Zeige konkrete Beispiele, wie du diese Technologien in der Vergangenheit eingesetzt hast, um Probleme zu lösen oder Projekte erfolgreich abzuschließen.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für die Position interessierst und was dich an der Arbeit bei Shopware reizt. Gehe darauf ein, wie deine Fähigkeiten und Erfahrungen zur Unternehmenskultur und den Zielen von Shopware passen.
Prüfe deine Unterlagen: Bevor du deine Bewerbung einreichst, überprüfe alle Dokumente auf Vollständigkeit und Fehler. Achte darauf, dass dein Lebenslauf aktuell ist und alle relevanten Informationen enthält. Eine fehlerfreie Bewerbung hinterlässt einen positiven Eindruck.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Shopware vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den Technologien vertraut, die im Job verwendet werden, insbesondere AWS, Python und PySpark. Zeige während des Interviews, dass du praktische Erfahrungen oder Projekte hast, die diese Technologien nutzen.
✨Bereite Beispiele vor
Denke an konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit, die deine Fähigkeiten in der Datenverarbeitung und -integration demonstrieren. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie du Lösungen entwickelt hast.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und dem Unternehmen. Frage nach den aktuellen Projekten im Data & AI Lab oder wie das Team zusammenarbeitet.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da die Position in einem internationalen Team ist, ist es wichtig, deine Kommunikationsfähigkeiten zu zeigen. Übe, technische Konzepte klar und verständlich zu erklären, sowohl auf Englisch als auch auf Deutsch, um deine Vielseitigkeit zu demonstrieren.
