Data Engineer

Data Engineer

Düsseldorf Vollzeit 60000 - 78000 € / Jahr (geschätzt) Hybrid
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When travelers are searching for a hotel, we want the obvious choice to be trivago! Our leading metasearch engine is super fast and constantly optimized – enabling millions of travelers to compare hotel prices from hundreds of booking sites and find great deals in just a few clicks. We use cutting-edge technology, real‑time auction, and machine learning techniques with petabytes of data to create an experience – time and money saved! In the lively city of Düsseldorf, we seize opportunities to learn everyday, innovate, and make an enduring mark on the travel industry. At trivago you will find those who aren’t afraid of change but rather embrace it, turning every challenge into a pathway for growth. Join trivago, work with a great team, and grow with us.

Join us in making a difference

As a Data Engineer in our Core Data Engineering team, you will build and maintain the data pipelines, models, and validations that turn raw data into trusted information for the whole company. Working with tools like BigQuery and Airflow, our team owns some of trivago’s most critical datasets, so analysts, data scientists, and product teams can find, trust, and use data with confidence. Our core session-level dataset powers decisions across trivago, and it has grown into a complex system that needs rethinking. You will have the freedom to redesign it, challenge the status quo, and push back on requests when you can offer a better way to meet the need. trivago is a place where ambition and support go hand in hand: we hold high standards and genuinely invest in each other’s growth. Apply and tell us about something you changed that nobody asked you to.

How you’ll make an impact:

  • Develop data pipelines and data aggregations, including the core session-level dataset that teams across trivago rely on every day.
  • Analyze existing and new data sets to understand what data consumers need.
  • Build data models that make data easy to use for teams across the company.
  • Optimize large-scale data processing jobs and automate workflows with scheduling tools.
  • Develop data validations that protect data quality.
  • Align deliverables with project team members, proactively pick up tasks from the team’s backlog, and document your work so others can build on it.

What you’ll need to thrive:

  • Hands‑on experience building and maintaining data pipelines and data models, ideally with Python, SQL, and a workflow scheduler such as Airflow.
  • Ownership beyond the task list: you spot problems nobody assigned to you, diagnose root causes, and come back with a proposed redesign, not just a ticket.
  • Strong written and verbal communication, including the confidence to challenge a request and bring a better alternative that still meets the underlying need.
  • A genuine learning mindset: you approach challenges with curiosity, seek out feedback, and continuously look for ways to develop and grow.
  • A performance mindset: you set ambitious goals for yourself, bring bold ideas to the table even when they challenge how things have always been done, and have the determination and resilience to follow through and make them real.
  • An open and curious mindset toward AI tools and automation: you actively explore how AI can enhance your engineering work and are excited to grow alongside evolving technologies.

What makes you stand out:

  • An understanding of how web APIs and backend services work.
  • Experience building AI-powered automations that take repetitive engineering work off a team, such as triaging pipeline alerts or investigating failures.

What you can look forward to:

As you grow, so do we.

  • Personalized coaching through Nilo
  • Workshops, educational meetups, conferences
  • Free online learning courses
  • Access to a fully‑equipped campus library

Enjoy your office days.

  • Use your daily canteen budget to share lunch with colleagues in our canteen, help yourself to complimentary snacks and drinks in our kitchens, choose from a variety of fitness options with our on‑site gym, sports classes, and Urban Sports Club membership, and enjoy the comfort of ergonomic desks and focused work areas.
  • You can count on the visa support from our talent support team, a relocation package, interest‑free newcomer loan, free language classes, regular team and many company‑wide events to build experiences together.
  • We offer self‑determined vacation (with a minimum of 25 vacation days), flexible working hours, up to 2 work from home days weekly. Additionally you can work remotely from a different location, within Germany or selected countries abroad for up to 20 days per year.
  • You also get free access to the Heycare platform for personalized nanny assistance, and an on‑campus kids room.

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Data Engineer Arbeitgeber: trivago

Trivago ist ein hervorragender Arbeitgeber, der in der lebhaften Stadt Düsseldorf eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet. Hier haben Mitarbeiter die Möglichkeit, kontinuierlich zu lernen und sich weiterzuentwickeln, während sie in einem leistungsstarken Team arbeiten, das Veränderungen begrüßt und Herausforderungen in Wachstumschancen verwandelt. Mit flexiblen Arbeitszeiten, einer Vielzahl von Entwicklungsmöglichkeiten und einem starken Fokus auf das Wohlbefinden der Mitarbeiter ist trivago der ideale Ort für alle, die eine bedeutungsvolle Karriere im Bereich Medien und Marketing anstreben.

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Kontaktdaten:

trivago Recruiting-Team

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 trivago zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!

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 trivago gut geeignet bist.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei trivago 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 trivago entscheidend sein!