Auf einen Blick
- Aufgaben: Unterstütze die Migration zu einer modernen Cloud-Datenplattform und entwickle ETL/ELT-Pipelines.
- Unternehmen: Shopware, ein führendes E-Commerce-System mit offener Kultur.
- Vorteile: Flexible Arbeitszeiten, mobiles Arbeiten und attraktive Zusatzleistungen.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit vielen Entwicklungsmöglichkeiten und flachen Hierarchien.
- Warum dieser Job: Wachse in der Datenplattform-Entwicklung und arbeite mit erfahrenen Ingenieuren zusammen.
- Qualifikationen: Erste Erfahrungen in Data Engineering und gute SQL-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Job Description
Shopware is a leading ecommerce system that enables companies worldwide to scale quickly and efficiently in digital commerce. As a trendsetting open‑source solution , Shopware is already used by some of the largest European brands, retailers, and manufacturers in the
B2C and
B2B industries.
If you want to grow your skills in a modern data platform environment and support the technical evolution of how data is modeled, tested, deployed, and consumed across an organization, this role is for you.
Join us and help drive the next stage of our
BI and data platform evolution.
- As a
- Data Engineer , you will work closely with our
- Senior Data Engineer to support and further develop our data platform within the
- Business Intelligence team. You'll collaborate with
Data Analysts to enable data‑driven working across the organization while continuously building your own expertise in modern data engineering practices.
- In this position, you'll work in a hybrid setup
- combining remote work within Germany with regular on‑site presence at our office in Schöppingen. We'll find a setup that suits both you and the team.
These are your tasks
- You support the ongoing migration from our legacy on‑premise My SQL data warehouse to a modern cloud‑based platform, working alongside our Senior Data Engineer.
- You help design and maintain data architectures combining lakehouse concepts with classical data warehousing (star / snowflake schemas).
- You develop and operate ETL/ELT pipelines using SQL and Python under the guidance of senior team members.
- You help apply and further develop established standards for data modeling, testing, deployment, and documentation.
- You contribute to CI/CD pipelines with automated tests and deployments, using Git Hub as the central version control platform.
- You work closely with analysts to provide stable semantic models as the foundation for Power BI and self‑service analytics.
- You support cross‑functional projects on data engineering topics, learning from and collaborating with experienced engineers.
- Regular team updates help you share knowledge, promote transparency, and continuously improve our data platform.
What you’ll bring to the table
- You bring first professional experience in data engineering or data warehousing (e. g., through a working student role, apprenticeship, or 1–2 years in a junior position), ideally with some exposure to cloud environments.
- You have solid command of SQL and growing proficiency in Python, combined with the motivation to continuously expand your skills in building efficient data pipelines.
- A genuine interest in modern data architectures and the ambition to learn how scalable and sustainable data platforms are designed round off your profile.
- Some familiarity with CI/CD, Dev Ops practices, and Git/Git Hub is a plus, but what’s more important is your willingness to learn about these topics.
- You have a structured and proactive working style paired with curiosity, openness to feedback, and the motivation to learn from experienced colleagues.
- Strong communication skills, a collaborative mindset, and genuine enjoyment of working together in a team define you.
- English (C1) enables you to collaborate confidently across teams. German is a significant advantage but not mandatory.
- What This Role Is – And What It Is Not
- This role is not a pure BI or reporting role.
It’s a hands‑on opportunity to grow into data platform engineering, working closely with an experienced Senior Data Engineer, and to build real expertise in modeling, automation, and data pipeline development.
What we offer you
- Company Culture: Open culture with flat hierarchies, where individual initiative is encouraged.
- Employment Contracts: Permanent positions that offer long‑term security.
- Flexibility: Flexible working hours and options for mobile work and full‑remote contracts.
- Equipment: Freedom to choose your preferred work hardware.
- Onboarding: Well‑structured onboarding with support from a personal “buddy.”
- Work Environment: An inspiring environment with dedicated colleagues and a dynamic community.
- Development Opportunities: Diverse opportunities for personal growth and development.
- Additional Benefits: Attractive perks such as company pension plans, health programs, and regular team events.
• And much more!
You can get a detailed insight on our career page.
Your personal contact for this position is Josephine Scheffler, and she is happy to answer any questions you may have!
Protecting your personal data is a top priority for us. You can find our applicant information here.
#J-18808-Ljbffr
(Junior) Data Engineer – BI Team (m/w/d) Arbeitgeber: Shopware
Die shopware AG ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine offene Unternehmenskultur mit flachen Hierarchien und der Förderung von Eigeninitiative bietet. Mit flexiblen Arbeitszeiten, der Möglichkeit für Remote-Arbeit und einem strukturierten Onboarding-Prozess sorgt das Unternehmen für eine inspirierende Arbeitsumgebung, in der persönliche Entwicklung und langfristige Karrierechancen im Vordergrund stehen. Attraktive Zusatzleistungen wie betriebliche Altersvorsorge und regelmäßige Teamevents runden das Angebot ab und machen die Position des Key Account Managers zu einer bedeutenden und lohnenden Herausforderung.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so (Junior) Data Engineer – BI Team (m/w/d) 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 Shopware 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 (Junior) Data Engineer – BI Team (m/w/d) 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 (Junior) Data Engineer – BI Team (m/w/d) bei Shopware gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Shopware 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 Shopware entscheidend sein!