Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Entwicklung und den Betrieb unserer Datenplattform auf AWS.
- Unternehmen: Wachsendes B2B-Energie-Startup in Berlin mit innovativer Kultur.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Weiterbildung, flexible Arbeitszeiten und ein unterstützendes Team.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit großartigen Wachstums- und Lernmöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Energie und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Mindestens 5 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und starke SQL- sowie Python-Kenntnisse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Über trawa: Europäische Energiekosten sind doppelt so hoch wie in den Vereinigten Staaten und China. Die Stromnachfrage wird bis 2050 voraussichtlich doppelt so hoch sein. Marktpreisvolatilität und -komplexität werden bleiben - und das Rückgrat der europäischen Industrie ist gefährdet. Bei trawa bauen wir die Lösung: eine integrierte B2B-Energieplattform, die Beschaffung, Energiemanagement und Flexibilitätssteuerung in einem einzigen Produkt kombiniert. Diese Integration ermöglicht Einsparungen von bis zu 30 % bei den wiederkehrenden Stromkosten und hilft Unternehmen, auf erneuerbare Energien umzusteigen. Wir sind ein in Berlin ansässiges Scale-up mit rund 100 Mitarbeitern und haben bisher über 35 Millionen Euro gesammelt - darunter eine Series A von 24 Millionen Euro im Mai 2025, unterstützt von Balderton, Headline, Speedinvest, AENU, Magnetic und Tiny VC.
Das Team Data Intelligence (DINTEL) ist ein Engineering-Team, das die Datenpipelines und die Analyseinfrastruktur von trawa besitzt. Wir verwalten den gesamten Datenlebenszyklus - von der Erfassung roher Mess- und Marktdaten bis hin zur Rechnungsstellung und Selbstbedienungsanalytik.
Über die Rolle: Wir suchen einen Senior Data Engineer, der die Entwicklung, Zuverlässigkeit und kontinuierliche Evolution unserer Datenplattform leitet. Dies ist eine Rolle mit hohem Verantwortungsbewusstsein und hoher Autonomie. Sie arbeiten an Produktionssystemen in großem Maßstab - definieren die technische Richtung, koordinieren teamübergreifende Abhängigkeiten und treiben messbare Auswirkungen in den Bereichen Datenengineering, Analyseinfrastruktur und operationale Werkzeuge voran. Sie werden andere betreuen, die Ingenieurstandards erhöhen und sicher in hoher Ungewissheit agieren - Probleme formulieren, Teams ausrichten und Konvergenz vorantreiben.
Was Sie tun werden:
- Leiten Sie das Design, die Implementierung und den Betrieb kritischer Datenpipelines und Plattforminfrastruktur auf AWS.
- Definieren und setzen Sie Datenqualitätsstandards, Beobachtungspraktiken und operationale Kontrollen über die Plattform hinweg durch.
- Leiten Sie technische Diskussionen zwischen Teams und stimmen Sie die Stakeholder über Entscheidungen zur Architektur der Datenplattform ab.
- Treiben Sie großangelegte technische Initiativen von Anfang bis Ende voran - vom Design bis zur Lieferung - und koordinieren Sie Abhängigkeiten zwischen Teams.
- Gestalten Sie die technische Kultur des Teams durch Code-Reviews, Mentoring und Dokumentation.
- Besitzen und entwickeln Sie unsere Analyse- und BI-Tools (ClickHouse, Metabase), um den Bedürfnissen der Geschäftsanalyse gerecht zu werden.
- Bauen und pflegen Sie Datenpipelines mit Python (pandas, polars), dbt und dlt.
- Identifizieren und adressieren Sie strategisch technische Schulden, um die Zuverlässigkeit der Plattform und die Entwicklererfahrung zu verbessern.
- Verfolgen und kommunizieren Sie den Wert und die Auswirkungen von Plattformverbesserungen an Ingenieure und Geschäftsinteressierte.
- Diagnostizieren und lösen Sie komplexe, serviceübergreifende Daten- und Leistungsprobleme.
Ihre ersten 90 Tage:
- Erste 6 Wochen - Einarbeitung: Schnell Kontext über den gesamten Datenstapel aufbauen: AWS, dbt, dlt, PostgreSQL, ClickHouse, Python-Dienste. Beginnen Sie, zu Produktionssystemen beizutragen und Verantwortung für kritische Plattformkomponenten zu übernehmen. Engagieren Sie sich mit Ingenieuren und Stakeholdern im gesamten Unternehmen, um Datenbedürfnisse und Prioritäten zu verstehen.
- Bis Monat 3 - Führen: Übernehmen Sie bedeutende Plattformkomponenten von Anfang bis Ende und treiben Sie Verbesserungen unabhängig voran. Leiten Sie Ihre erste teamübergreifende technische Initiative und stimmen Sie die Stakeholder auf einen klaren Plan ab. Identifizieren und beginnen Sie mit der Umsetzung einer strategischen Verbesserung der Plattformzuverlässigkeit, Beobachtbarkeit oder Skalierbarkeit.
Was Sie gewinnen werden:
- Verantwortung für eine Produktionsdatenplattform, die direkt trawas Energiehandel, Rechnungsstellung und Analytik unterstützt.
- Einfluss über Funktionsgrenzen hinweg: enge Zusammenarbeit mit Ingenieuren und Geschäftsinteressierten an hochwirksamen Initiativen.
- Die Möglichkeit, die technische Kultur zu gestalten und die Ingenieurstandards im Data Intelligence-Team zu erhöhen.
- Tiefe Expertise im modernen Datenstapel: AWS, Python (pandas, polars, FastAPI), dbt, dlt, PostgreSQL, ClickHouse, Metabase.
- Eine Führungslaufbahn mit klaren L3-Erwartungen und bedeutendem Wachstumspotenzial.
Was wir suchen:
- Must-have: 5+ Jahre Erfahrung im Datenengineering oder einem eng verwandten Bereich. Expertenkenntnisse in SQL und starke Python-Kenntnisse (pandas, polars oder ähnlich). Erfahrung in der Verwaltung und dem Betrieb von Produktionsdatenpipelines in großem Maßstab. Nachgewiesene Fähigkeit, teamübergreifende technische Projekte zu leiten und Stakeholder abzustimmen. Starke Systemdesigninstinkte - Sie denken klar über Trade-offs nach und kommunizieren Entscheidungen gut. Komfortabel im Umgang mit hoher Ungewissheit: Sie formulieren Probleme, definieren Optionen und treiben die Konvergenz voran. Nachweisliche Erfahrung in der Betreuung anderer und der Erhöhung des technischen Niveaus.
- Nice to have: Praktische Erfahrung mit unserem Stack: dbt, dlt, ClickHouse, PostgreSQL, Metabase, AWS. Erfahrung mit Workflow-Orchestrierung (z.B. Airflow). Vertrautheit mit Energiemärkten, Zeitreihendaten oder operationale Datenplattformen. Frühere Erfahrung als technischer Leiter oder leitender Ingenieur.
Warum Sie zu uns kommen sollten:
- Reale Auswirkungen - Treten Sie einer der am schnellsten wachsenden B2B-Energieplattformen Europas zu einem entscheidenden Zeitpunkt bei. Ihre Arbeit wird direkt Systeme unterstützen, die Industriebetrieben helfen, Kosten zu senken und umweltfreundlich zu werden.
- Frühe Verantwortung - Wir geben Teammitgliedern von Anfang an Verantwortung. Sie werden nicht im Hintergrund stehen - Sie werden aktiv beitragen.
- Mentoring, das zählt - Regelmäßige Führungssitzungen, funktionsübergreifende Einblicke und Ingenieure, die wirklich an Ihrem Wachstum interessiert sind.
- Lernkultur - Jährliches Lernbudget, festgelegte Entwicklungszeit und ein Team, das Wissensaustausch ernst nimmt.
- Inklusiv durch Design - 15+ Nationalitäten, familienfreundliche Richtlinien und ein echtes Engagement für den Aufbau eines Ortes, an dem jeder sein Bestes leisten kann.
- Solide Vorteile - Ein wettbewerbsfähiges Paket, das Wohlbefinden, Lernen und Teamerlebnisse abdeckt.
Senior Data Engineer Arbeitgeber: Trawa
Trawa ist ein herausragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten, das sich auf die Transformation des Energiemarktes konzentriert. Mit einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung, Mentorship und einer inklusiven Unternehmenskultur fördert Trawa das Wachstum seiner Mitarbeiter und bietet gleichzeitig wettbewerbsfähige Vorteile sowie eine klare Verantwortung von Anfang an. In Berlin ansässig, profitieren die Mitarbeiter von einem kreativen Arbeitsumfeld, das Vielfalt schätzt und echte Auswirkungen auf die Industrie hat.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Engineer erhalten könnten
✨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 Trawa 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 Senior 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 Senior Data Engineer bei Trawa gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Trawa 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 Trawa entscheidend sein!
