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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle unser Data Warehouse und erstelle skalierbare Datenpipelines in Cloud-Umgebungen.
- Arbeitgeber: Innovatives Unternehmen im eCommerce mit einem dynamischen Data & Analytics Team.
- Mitarbeitervorteile: Attraktives Gehalt, flexible Arbeitszeiten, Weiterbildungsmöglichkeiten und ein kreatives Arbeitsumfeld.
- Andere Informationen: Agiles Team mit großartigen Entwicklungsmöglichkeiten und interdisziplinärer Zusammenarbeit.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des eCommerce mit Daten und bringe deine Ideen aktiv ein.
- Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in Informatik oder Data Engineering und mindestens 3 Jahre Erfahrung.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Zur Unterstützung unseres Data & Analytics Teams suchen wir Dich ab sofort in Vollzeit als Data Engineer (m/w/d) an unseren Standorten in Herzebrock-Clarholz, Hamm oder Berlin. In unserem Team arbeitest Du gemeinsam mit Engineers und Analysts daran, aus Daten echten Mehrwert für den eCommerce, den stationären Handel und unsere internationalen Standorte zu schaffen. Du gestaltest unser Data Warehouse aktiv mit, bindest neue Datenquellen an und bringst Deine Ideen in einem Umfeld ein, in dem Ownership und Hands-On-Mentalität gelebt werden.
Deine Aufgaben
- Data Platform & Pipelines: Du konzipierst und entwickelst unser Data Warehouse sowie skalierbare Data Pipelines in Cloud- oder Hybridumgebungen weiter. Du verantwortest die technische Umsetzung von Schnittstellenanbindungen, Modellierung sowie die Administration unseres Exasol DWHs. Du bindest neue Datenquellen aus Bereichen wie Webtracking, POS, WMS und CMS an und machst abteilungsübergreifende Zusammenhänge sichtbar. Du erweiterst mit SQL und Python unser bestehendes Set an Datenmodellen und implementierst neue Lösungsansätze mit Unterstützung von AI Agents.
- Analytics & Machine Learning: Du entwickelst Analysen für eCommerce- und Marketing‑Datensätze und leitest daraus Insights und Handlungsempfehlungen ab. Du bringst eigene Ideen zur Datenmodellierung und zum Aufbau von Predictive Analytics ein und setzt diese gemeinsam mit dem Team um.
- Stakeholder & Team: Du ermittelst und prüfst technische Anforderungen im Rahmen von Anforderungsanalysen bei neuen Projekten. Du unterstützt unsere internen Stakeholder aus Marketing, eCommerce, Retail, Einkauf und Logistik bei datengetriebenen Entscheidungen. Du arbeitest eng mit dem Head of Data & Analytics sowie mit Engineers und Analysts im Team zusammen.
Dein Profil
- Du hast ein abgeschlossenes Studium in Informatik, Data Engineering, Mathematik oder einem verwandten Bereich – oder eine vergleichbare Qualifikation.
- Du bringst mindestens 3 Jahre Berufserfahrung im Data Engineering mit, idealerweise im eCommerce- oder digitalen Umfeld.
- Du verfügst über sehr gute Kenntnisse in SQL und Python.
- Du hast praktische Erfahrung mit Azure und/oder AWS sowie mit Workflow-Tools wie Airflow, Prefect oder dbt.
- Du nutzt bereits gezielt moderne AI‑Tools wie Claude Code in deinem Alltag, um Pipelines zu erstellen sowie effizienter und robuster zu gestalten.
- Du hast Erfahrung in der Administration und dem Betrieb von Data‑Warehouse‑Systemen (On‑Prem, Cloud oder Hybrid) und im Umgang mit Performance‑Tuning, Query‑Optimierung und Datenvolumen.
- Du bringst Grundkenntnisse im Bereich Machine Learning oder Data Science mit (Modellentwicklung, statistische Verfahren, Modell‑Deployment) – oder Lust, Dich hier weiterzuentwickeln.
- Deine Erfahrung mit Exasol Datenbanken sowie mit Tracking‑, Attribution‑ oder Marketingdaten ist ein großes Plus.
- Du arbeitest strukturiert in agilen Teams, übernimmst Ownership und hast Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit.
- Du kommunizierst sicher auf Deutsch und verfügst über gute Englischkenntnisse für die Zusammenarbeit mit unseren internationalen Niederlassungen.
Data Engineer (m/w/d) Arbeitgeber: Tennis-Point
Kontaktperson:
Tennis-Point HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Engineer (m/w/d)
✨Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!
Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit anderen Data Engineers und Fachleuten in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Ideen, um sichtbar zu werden und vielleicht sogar Empfehlungen zu erhalten.
✨Sei proaktiv bei der Jobsuche!
Warte nicht nur auf Stellenanzeigen – gehe aktiv auf Unternehmen zu, die dich interessieren. Zeige dein Interesse und frage nach möglichen offenen Positionen oder Praktika.
✨Bereite dich auf technische Interviews vor!
Stelle sicher, dass du deine SQL- und Python-Kenntnisse auffrischst. Übe typische Fragen und Aufgaben, die in technischen Interviews gestellt werden, um selbstbewusst aufzutreten.
✨Bewirb dich direkt über unsere Website!
Wenn du an einer Stelle interessiert bist, bewirb dich direkt über unsere Website. So zeigst du, dass du wirklich an uns interessiert bist und erhöhst deine Chancen, gesehen zu werden.
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer (m/w/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Sei du selbst!: Wir wollen dich kennenlernen, also zeig uns, wer du wirklich bist! Lass deine Persönlichkeit in deiner Bewerbung durchscheinen und erzähl uns, warum du der perfekte Fit für unser Data & Analytics Team bist.
Mach es konkret!: Verwende konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Berufserfahrung, um deine Fähigkeiten in SQL, Python und Data Engineering zu untermauern. Zeig uns, wie du in der Vergangenheit Probleme gelöst hast und welche Erfolge du erzielt hast.
Pass auf die Details auf!: Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Ein gut strukturiertes Anschreiben und ein übersichtlicher Lebenslauf machen einen guten Eindruck. Wir schätzen Sorgfalt und Professionalität!
Bewirb dich über unsere Website!: Der einfachste Weg, um Teil unseres Teams zu werden, ist, dich direkt über unsere Website zu bewerben. So stellst du sicher, dass deine Bewerbung schnell und unkompliziert bei uns ankommt!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Tennis-Point vorbereitest
✨Verstehe die Anforderungen
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen der Stelle als Data Engineer vertraut. Lies die Stellenbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den genannten Aufgaben passen. So kannst du gezielt auf Fragen eingehen und deine Eignung unter Beweis stellen.
✨Bereite praktische Beispiele vor
Überlege dir konkrete Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Sei bereit, diese Beispiele zu teilen, um deine Fähigkeiten in SQL, Python und im Umgang mit Cloud-Umgebungen zu demonstrieren. Das zeigt, dass du nicht nur theoretisches Wissen hast, sondern auch praktische Erfahrung.
✨Zeige deine Teamfähigkeit
Da die Zusammenarbeit im Team und mit Stakeholdern wichtig ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Teamprojekte parat haben. Erkläre, wie du zur Lösung von Problemen beigetragen hast und wie du interdisziplinär gearbeitet hast. Das zeigt, dass du gut ins Team passt und Ownership übernimmst.
✨Frage nach den nächsten Schritten
Am Ende des Interviews solltest du immer nach den nächsten Schritten im Auswahlprozess fragen. Das zeigt dein Interesse an der Position und gibt dir die Möglichkeit, mehr über die Unternehmenskultur und die Erwartungen zu erfahren. Bereite auch Fragen vor, die dir helfen, das Unternehmen besser zu verstehen.