Finde einen Job 
Finde eine Ausbildung 
Top Arbeitgeber 
Top Universitäten 
Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle und pflege unser zentrales Datenökosystem für strategischen Wert.
- Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen mit Fokus auf Daten und Zusammenarbeit.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt, Gesundheitsleistungen und flexible Arbeitsmöglichkeiten.
- Andere Informationen: Vielfältige und inklusive Kultur, die Respekt und Zusammenarbeit fördert.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Daten und beeinflusse 60+ Marken weltweit.
- Gewünschte Qualifikationen: 7+ Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und ein fortgeschrittener Abschluss.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Als Senior Data Engineer entwickeln und pflegen Sie unser zentrales Datenökosystem und stellen sicher, dass wir den maximalen strategischen Wert aus unseren globalen Datenressourcen schöpfen. Sie sind verantwortlich für den Aufbau, die Skalierung und die Verwaltung von hochwertigen Datenprodukten, die als "einzige Quelle der Wahrheit" für team.blue und seine 60+ Submarken dienen. Diese Rolle verwandelt Rohdaten in eine ausgeklügelte semantische Schicht, die Business Intelligence, betriebliche Effizienz und KI-Initiativen unterstützt.
Hauptverantwortlichkeiten
- Datenproduktinnovation: Entwerfen und Bereitstellen hochwertiger, skalierbarer Datenprodukte, die eine einheitliche Quelle der Wahrheit über ein komplexes Ökosystem von 60+ globalen Submarken bieten.
- Pipelines Engineering: Aufbau und Optimierung robuster ETL/ELT-Pipelines zur Aufnahme und Transformation massiver Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten, um hohe Verfügbarkeit und geringe Latenz für nachgelagerte Verbraucher sicherzustellen.
- Architektonische Führung: Leitung des Designs sicherer, kosteneffizienter Datenarchitekturen. Etablierung und Durchsetzung von Best Practices in der Datenmodellierung, Orchestrierung und Beobachtbarkeit.
- Governance & Integrität: Implementierung strenger Daten-Governance-Rahmenwerke, einschließlich Nachverfolgung der Herkunft, Metadatenmanagement und Qualitätskontrollen, um eine zuverlässige semantische Schicht für KI- und ML-Anwendungsfälle zu gewährleisten.
- Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Agieren als strategischer "Sparringspartner" für Analytics-, ML- und KI-Teams, Übersetzung komplexer Geschäftsanforderungen in leistungsstarke technische Lösungen.
- Plattformoptimierung: Verwaltung und Feinabstimmung von Datenplattformen für Spitzenleistung, mit Fokus auf Indexierungsstrategien, Abfrageoptimierung und Schemaentwicklung.
- Mentoring: Steigerung der kollektiven Expertise des Engineering-Teams durch Mentoring von Junior-Mitgliedern und Förderung einer Kultur technischer Exzellenz.
Ihre Stärken
- Strategischer Denker: Sie leiten Projekte von der Ideenfindung bis zur umsetzbaren Lösung und balancieren technische Schulden mit schneller Lieferung.
- Effektiver Kommunikator: Sie übersetzen komplexe technische Konzepte in klaren Geschäftswert für nicht-technische Stakeholder.
- Problemlöser: Sie gedeihen in schnelllebigen Umgebungen und verwalten mehrere hochpriorisierte Arbeitsströme mit akribischer Aufmerksamkeit für Details.
Technische Fähigkeiten erforderlich
- Kernökosystem: Tiefgehende praktische Erfahrung mit Databricks (PySpark, Delta Lake, Unity Catalog).
- Fortgeschrittenes SQL & Modellierung: Expertenniveau in SQL (Optimierung, Indizierung) und Datenmodellierungstechniken (Dimensional, Star Schema, Snowflake).
- Cloud & modernes Daten-Stack: Kenntnisse in mindestens einem großen Cloud-Anbieter (AWS, GCP usw.) und modernen Orchestrierungstools wie Airflow oder dbt.
- Datenbankvielfalt: Erfahrung mit verschiedenen RDBMS (PostgreSQL, SQL Server, Oracle usw.).
- DevOps & Engineering: Kenntnisse in Docker/Kubernetes und CI/CD-Praktiken.
- Governance: Erfahrung mit Datenversionierung, Schemaentwicklung und verteiltem Metadatenmanagement.
Bildung und Berufserfahrung
- Erfahrung: 7+ Jahre in der Datenengineering oder Datenmanagement, vorzugsweise in einem schnell wachsenden oder Multi-Brand-Umfeld.
- Bildung: Fortgeschrittener Abschluss (Master oder PhD) in Informatik, STEM oder einem verwandten quantitativen Bereich.
- Erfolgsbilanz: Nachweisbare Geschichte der Bereitstellung stabiler, leistungsstarker Datenlösungen, die messbaren Geschäftswert schaffen.
Recht auf Arbeit
Bitte seien Sie in jeder Phase bereit, einen Nachweis über die Berechtigung zur Arbeit im Land, für das Sie sich bewerben, vorzulegen. Leider können wir keine Umzugspakete oder Visumsponsoring unterstützen.
Diversität & Inklusion
Jeder ist hier willkommen. Diversität und Inklusion stehen im Mittelpunkt unserer Werte. Wir schätzen Respekt, Offenheit und vertrauensvolle Zusammenarbeit. Intoleranz wird nicht toleriert.
Senior Data Engineer Arbeitgeber: team.blue
Kontaktperson:
team.blue HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Senior Data Engineer
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Data Engineers und Fachleuten in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Erfolge, um sichtbar zu werden und vielleicht sogar Empfehlungen zu erhalten.
✨Sei proaktiv bei der Jobsuche
Warte nicht darauf, dass die Stellenanzeigen zu dir kommen! Besuche unsere Website regelmäßig und bewirb dich direkt auf interessante Positionen. Je schneller du bist, desto besser!
✨Bereite dich auf technische Interviews vor
Stelle sicher, dass du deine technischen Fähigkeiten auffrischst. Übe SQL-Abfragen, ETL-Prozesse und Datenarchitekturen, damit du im Interview glänzen kannst. Wir wissen, dass du das drauf hast!
✨Zeige deine Soft Skills
Technische Fähigkeiten sind wichtig, aber vergiss nicht, auch deine Kommunikations- und Problemlösungsfähigkeiten zu betonen. Zeige, wie du komplexe Konzepte einfach erklären kannst – das wird geschätzt!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Senior Data Engineer
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei präzise und klar: Wenn du deine Bewerbung schreibst, achte darauf, dass du präzise und klar kommunizierst. Verwende einfache Sprache, um komplexe technische Konzepte zu erklären, damit auch Nicht-Techniker verstehen, welchen Wert du bringst.
Betone deine Erfahrungen: Stelle sicher, dass du deine relevanten Erfahrungen und Erfolge im Bereich Data Engineering hervorhebst. Zeige auf, wie du in der Vergangenheit stabile, leistungsstarke Datenlösungen implementiert hast, die messbaren Geschäftswert geschaffen haben.
Zeige deine Teamfähigkeit: Da wir bei StudySmarter großen Wert auf Zusammenarbeit legen, solltest du in deiner Bewerbung betonen, wie du als strategischer Partner für andere Teams agierst. Teile Beispiele, wie du komplexe Anforderungen in technische Lösungen übersetzt hast.
Bewirb dich über unsere Website: Vergiss nicht, dich über unsere Website zu bewerben! Das macht es uns einfacher, deine Bewerbung zu finden und zu bearbeiten. Wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei team.blue vorbereitest
✨Verstehe die Datenlandschaft
Mach dich mit der Datenarchitektur und den spezifischen Technologien vertraut, die das Unternehmen verwendet, wie Databricks, SQL und Cloud-Dienste. Zeige im Interview, dass du nicht nur die technischen Fähigkeiten hast, sondern auch verstehst, wie diese Technologien zusammenarbeiten, um strategischen Wert zu schaffen.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Denke an spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Bereite Geschichten vor, die deine Problemlösungsfähigkeiten und deinen Einfluss auf die Datenprodukte zeigen. So kannst du deine Erfahrungen greifbar machen und deine Eignung für die Rolle unter Beweis stellen.
✨Kommuniziere klar und effektiv
Da du als Bindeglied zwischen technischen und nicht-technischen Stakeholdern agieren wirst, ist es wichtig, komplexe technische Konzepte einfach und verständlich zu erklären. Übe, wie du deine Ideen klar und prägnant präsentieren kannst, um sicherzustellen, dass alle Beteiligten folgen können.
✨Zeige deine Führungsqualitäten
Bereite dich darauf vor, über deine Erfahrungen in der Mentorship und Teamführung zu sprechen. Betone, wie du das technische Wissen deines Teams gefördert hast und welche Best Practices du etabliert hast. Dies zeigt, dass du nicht nur ein technischer Experte bist, sondern auch ein wertvoller Teamplayer.