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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, unbefristete Verträge, freie Hardware-Wahl und attraktive Zusatzleistungen.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines dynamischen Teams und arbeite an spannenden Projekten mit modernster Technologie.
- Gewünschte Qualifikationen: Solide Programmierkenntnisse in Python, Erfahrung mit AWS und ein tiefes Verständnis für Datenverarbeitung.
- Andere Informationen: Die Position kann vor Ort, hybrid oder vollständig remote innerhalb Deutschlands oder ausgewählter europäischer Länder ausgeführt werden.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 43200 - 84000 € pro Jahr.
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 vor 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.
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 .
Deine Ansprechperson für diese Stelle ist Carmen Bouraine und steht dir bei Fragen gerne zur Verfügung!
#J-18808-Ljbffr
Data Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: Shopware
Kontaktperson:
Shopware 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 in der Datenverarbeitung und Cloud-Technologien. Zeige in Gesprächen, dass du auf dem neuesten Stand bist und ein echtes Interesse an den Technologien hast, die wir bei StudySmarter verwenden.
✨Tip Nummer 3
Bereite dich auf technische Interviews vor, indem du typische 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 Leidenschaft für Machine Learning und KI. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die diese Technologien nutzen, sei bereit, darüber zu sprechen und wie sie zur Lösung von Problemen beigetragen haben.
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 Infrastructure-as-Code hat, solltest du deine relevanten technischen Fähigkeiten und Erfahrungen klar und präzise darstellen. Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit.
Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für die Rolle des Data Engineers interessierst und wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zur Vision 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.
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Shopware vorbereitest
✨Verstehe die Technologien
Mach dich mit den spezifischen Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie AWS, Python, PySpark und Terraform. Zeige im Interview, dass du praktische Erfahrungen mit diesen Tools hast und bereit bist, sie anzuwenden.
✨Bereite Beispiele vor
Denke an konkrete Projekte oder Erfahrungen, die deine Fähigkeiten als Data Engineer demonstrieren. Sei bereit, über Herausforderungen zu sprechen, die du gemeistert hast, und wie du Lösungen entwickelt hast, um Datenprobleme zu lösen.
✨Kommunikation ist der Schlüssel
Da die Position internationale Zusammenarbeit erfordert, solltest du deine Kommunikationsfähigkeiten betonen. Übe, technische Konzepte klar und verständlich zu erklären, sowohl auf Englisch als auch auf Deutsch, um deine Eignung für ein internationales Team zu zeigen.
✨Interesse an Machine Learning zeigen
Obwohl Erfahrung mit ML nicht zwingend erforderlich ist, kann es von Vorteil sein, dein Interesse an Machine Learning und MLOps zu zeigen. Sprich über aktuelle Trends in diesem Bereich und wie du dir vorstellen kannst, diese in deiner Rolle als Data Engineer zu integrieren.
