Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege unser zentrales Datenökosystem für maximale strategische Werte.
- Unternehmen: team.blue, ein führender digitaler Enabler mit über 3000 Experten.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und ein inklusives Arbeitsumfeld.
- Weitere Informationen: Dynamisches Team mit Fokus auf Diversität und Nachhaltigkeit.
- Warum dieser Job: Gestalte innovative Datenprodukte und beeinflusse die Zukunft der digitalen Wirtschaft.
- Qualifikationen: Mindestens 7 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und ein fortgeschrittener Abschluss in einem quantitativen Bereich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 63000 - 77000 € pro Jahr.
Our Business team. blue is an ecosystem of successful brands working together across regions to provide customers with everything they need to succeed online. 60+ successful brands make up the group; with a team of more than 3000+ experts serving its 3.5 million customers across Europe and beyond.
team. blue's brands are a mix of traditional hosting businesses, offering services from domain names, email, shared hosting, e-commerce and server hosting solutions and specialist Saa S providers offering adjacent products such as compliance, marketing tools and team collaboration products.
This broad product offering makes it a one-stop partner for online businesses and entrepreneurs across Europe.
- Position Overview
- As a
- Senior
Data Engineer , you will develop and maintain our central data ecosystem, ensuring we extract maximum strategic value from our global data assets.
You will be responsible for building, scaling, and governing high-value data products that serve as the "single source of truth" for team. blue and its 60+ sub-brands.
This role is pivotal in transforming raw data into a sophisticated semantic layer that powers business intelligence, operational efficiency, and cutting-edge AI initiatives.
Key Responsibilities
- Data Product Innovation: Design and deliver high-quality, scalable data products that provide a unified source of truth across a complex ecosystem of 60+ global sub-brands.
- Pipeline
Engineering: Build and optimize robust ETL/ELT pipelines to ingest and transform massive volumes of structured and unstructured data, ensuring high availability and low latency for downstream consumers.
- Architectural Leadership: Lead the design of secure, cost-efficient data architectures. Establish and enforce best practices in data modeling, orchestration, and observability.
- Governance & Integrity: Implement rigorous data governance frameworks, including lineage tracking, metadata management, and quality controls to ensure a reliable semantic layer for AI and ML use cases.
- Cross-Functional
Collaboration: Act as a strategic "sparring partner" for Analytics, ML, and AI teams, translating complex business requirements into high-performing technical solutions.
- Platform Optimization: Manage and tune data platforms for peak performance, focusing on indexing strategies, query optimization, and schema evolution.
- Mentorship: Elevate the collective expertise of the engineering team by mentoring junior members and fostering a culture of technical excellence.
- Your Strengths
- Strategic Thinker: You don't just execute; you lead projects from ideation to actionable solution, balancing technical debt with rapid delivery.
- Effective Communicator: You possess the ability to translate complex technical concepts into clear business value for non-technical stakeholders.
- Problem Solver: You thrive in fast-paced environments, managing multiple high-priority workstreams with meticulous attention to detail.
- Technical skills required
- Core Ecosystem: Deep hands-on experience with Databricks (Py Spark, Delta Lake, Unity Catalog).
- Advanced SQL & Modeling: Expert-level SQL skills (optimization, indexing) and a mastery of data modeling techniques (Dimensional, Star Schema, Snowflake).
- Cloud & Modern Data Stack: Proficiency in at least one major cloud provider (AWS, GCP, etc) and modern orchestration tools like Airflow or dbt.
- Database Diversity: Proven experience managing data across various RDBMS platforms (Postgre SQL, SQL Server, Oracle, etc).
- Dev Ops & Engineering: Strong command of Docker/Kubernetes and a commitment to CI/CD best practices.
- Governance: Experience with data versioning, schema evolution, and distributed metadata management.
Education and work experience
- Experience: 7+ years of professional experience in data engineering or data management, preferably within a high-growth or multi-brand industry.
- Education: Advanced degree (Masters or Ph D) in Computer Science, STEM, or a related quantitative field.
- Track Record: A demonstrable history of deploying stable, high-performance data solutions that drive measurable business value.
- Right to Work
At any stage, please be prepared to provide proof of eligibility to work in the country you’re applying for.
Unfortunately, we are unable to support relocation packages or sponsorship visas. "Come as you are".
Everyone is welcome here.
Diversity & Inclusion are at our core.
Far above any technical competence, we value respect, openness, and trusted collaboration.
We do not tolerate intolerance.
ESG
At team. blue, our commitment to caring for the environment and each other is at the heart of everything we do.
Our latest impact report showcases our ongoing ESG efforts and ambitious sustainability goals.
Interested in learning more about our dedication to making a positive impact?
Check it out here.”
The most trusted digital enabler. team. blue is a leading digital enabler for companies and entrepreneurs.
It serves over 3.3 million customers in Europe and has more than 3,000 experts to support them.
Its goal is to shape technology and to empower businesses with innovative digital services.
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Data Engineer Arbeitgeber: team.blue
Als Arbeitgeber bieten wir Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das auf Zusammenarbeit und persönlichem Wachstum setzt. Unsere Unternehmenskultur fördert Kreativität und Eigenverantwortung, während wir Ihnen durch gezielte Weiterbildungsangebote und spannende Projekte im Bereich BI & Analytics helfen, Ihre Karriere voranzutreiben. Zudem profitieren Sie von flexiblen Arbeitszeiten und der Chance, an bedeutenden strategischen Initiativen innerhalb unserer SaaS-Division mitzuwirken.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass du so Data Engineer 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 team.blue 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 Data Engineer 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 Data Engineer bei team.blue gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei team.blue 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 team.blue entscheidend sein!
