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Für Unternehmen Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle skalierbare Data Pipelines und optimiere ETL-Workflows für große Datenmengen.
- Arbeitgeber: Wardow, der führende Online-Spezialist für hochwertige Taschen und Accessoires in Europa.
- Mitarbeitervorteile: Moderne Büros, flexible Arbeitsbereiche, Fitnessangebote und 40% Mitarbeiterrabatt.
- Andere Informationen: Flache Hierarchien, starke Teamkultur und klare Perspektiven auf eine Teamlead-Rolle.
- Warum dieser Job: Werde Teil eines innovativen Teams und forme die Zukunft von Datenanalysen.
- Gewünschte Qualifikationen: Abgeschlossenes Studium in Informatik oder vergleichbare Erfahrung in Softwareentwicklung.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 55000 - 70000 € pro Jahr.
Wardow ist europaweit der führende Online-Spezialist für hochwertige Taschen, Reisegepäck und Accessoires im Premiumsegment. "Immer das Beste. Immer an Deiner Seite." - das ist unser Versprechen. Mit höchstem Anspruch an Qualität, Stil und Langlebigkeit setzen wir Maßstäbe und möchten Produkte anbieten, die ein Leben lang begleiten.
Was uns auszeichnet? Eine moderne Unternehmensstruktur mit flachen Hierarchien, kurzen Entscheidungswegen und einem starken Teamspirit. Unsere Arbeitskultur ist geprägt von Innovation, Unternehmergeist und echter Leidenschaft - ob im Office, im Logistikzentrum oder im Onlineshop: wir leben und lieben, was wir tun!
Wenn du ein motiviertes Umfeld suchst, in dem du deine Ideen einbringen und mit einem engagierten Team wachsen kannst, dann bewirb dich jetzt und werde Teil von Wardow als Senior Data Engineer (w/m/d) - Data Integration, Data Warehouse in Vollzeit am Standort Potsdam.
DEINE MISSION
- Du arbeitest auf unserem Modern Data Stack (Snowflake, dbt) und modellierst Rohdaten aus Shop, ERP, Marketing sowie Produkt- und Preissystemen zu stabilen, versionierten Datenmodellen für Analytics und (Reverse-)ETL.
- Du entwickelst skalierbare Data Pipelines in SQL und Python und stellst durch Orchestrierung, Tests und Monitoring eine performante und fehlertolerante Verarbeitung großer Datenvolumina sicher.
- Du verantwortest Design und Implementierung von ETL-, Reverse-ETL- und Real-Time-Analytics-Workflows und optimierst sie kontinuierlich hinsichtlich Qualität, Skalierbarkeit und Kosten.
- Gemeinsam mit den Fachabteilungen analysierst du komplexe Problemstellungen, entwickelst daraus tragfähige Daten- und Systemlösungen und setzt sie Ende-zu-Ende produktiv um.
- Du baust ein tiefes Verständnis unserer Daten- und Prozesslandschaft auf, definierst Schnittstellen und Datenflüsse und stellst Konsistenz, Data Lineage und saubere Dokumentation sicher.
- Du übernimmst wachsende Verantwortung für fachliche Führung und Coaching im Team - mit klarer Perspektive auf eine Teamlead-Rolle.
DAS BRAUCHEN WIR
- Qualifikation: abgeschlossenes Studium in Informatik oder eines vergleichbaren Studiengangs bzw. Ausbildung oder entsprechende mehrjährige Erfahrung in der professionellen Softwareentwicklung.
- Know-how: breites Wissen über unterschiedliche Technologien im Bereich Big Data Engineering (z.B. Snowflake, Apache Airflow, dbt, Kafka) sowie fundierte Kenntnisse in relevanten Programmiersprachen (Python, SQL); außerdem Kenntnisse der Daten-Analyse (z.B. Tableau).
- Persönlichkeit und Arbeitsweise: eigenverantwortlich, lösungs- und kundenorientiert, pragmatisch und problembewusst sowie bereit für den Austausch und die enge Kooperation mit allen relevanten Stakeholdern (z.B. Marketing, Einkauf, IT).
- Sprache: gute Englisch- und Deutschkenntnisse.
DARAUF FREUST DU DICH BEI UNS
- Gemeinschaft & Teamspirit: Wir sind überwiegend im Office. Unsere Duz-Kultur, ein auf dich zugeschnittenes Onboarding und ein umfangreicher Performance- & Feedback-Prozess garantieren, dass du von Anfang an optimal unterstützt wirst.
- Karriereboost: Durch spannende Projekte, unsere starke abteilungsübergreifende Zusammenarbeit sowie maßgeschneiderte Weiterbildungsmöglichkeiten kannst du dich kontinuierlich weiterentwickeln, deine Expertise ausbauen und gleichzeitig wertvolle Einblicke erhalten – auch über den Tellerrand hinaus.
- Modernes Arbeitsumfeld: In unserem neuen Office direkt am Jungfernsee erwarten dich moderne, flexible Arbeitsbereiche, während unsere gemütliche Dachterrasse, die Coffee-Points, unsere Gaming-Area mit Kickertisch, Playstation und Tischtennis für Ausgleich sorgen – egal ob Teamevents oder After-Work-Grillen, bei uns ist immer etwas los.
- Gemeinsam fit bleiben: Zum Beispiel durch Angebote in unserem hauseigenen Gym, Yogakurse, eine Laufgruppe, freie Getränke sowie täglich frisches Obst und eine Müslibar für einen gesunden Start in den Tag.
- Weitere Gimmicks: Tiefgaragenplätze, Fahrradstellflächen, Fahrtkostenzuschüsse, 40% Mitarbeiterrabatt, Sprachkurse, betriebliche Altersvorsorge etc.
Data Engineer (w/m/d) Arbeitgeber: Wardow GmbH Potsdam
Kontaktperson:
Wardow GmbH Potsdam HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Data Engineer (w/m/d)
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Lass uns wissen, dass du an einer Position interessiert bist, und wir helfen dir, die richtigen Kontakte zu knüpfen.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf das Vorstellungsgespräch vor, indem du deine technischen Fähigkeiten und Erfahrungen präsentierst. Zeige, wie du mit Tools wie Snowflake oder Python gearbeitet hast. Wir sind sicher, dass du mit deinem Wissen glänzen kannst!
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und stelle Fragen während des Interviews. Das zeigt dein Interesse und Engagement. Frag nach den Projekten, an denen du arbeiten würdest, und wie du zum Team beitragen kannst. Lass uns gemeinsam herausfinden, wie du am besten ins Team passt!
✨Tipp Nummer 4
Vergiss nicht, dich über Wardow zu informieren! Verstehe unsere Werte und Kultur, damit du im Gespräch authentisch rüberkommst. Wenn du bereit bist, bewirb dich direkt über unsere Website – wir freuen uns darauf, von dir zu hören!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Data Engineer (w/m/d)
Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich: Zeig uns, wer du wirklich bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache, um deine Motivation und Leidenschaft für die Position als Data Engineer zu vermitteln. Lass uns wissen, warum du Teil unseres Teams werden möchtest!
Betone deine technischen Skills: Da wir auf Technologien wie Snowflake, SQL und Python setzen, solltest du deine Erfahrungen und Kenntnisse in diesen Bereichen klar hervorheben. Zeig uns, was du drauf hast und wie du unsere Datenlandschaft verbessern kannst!
Erzähl von deinen Projekten: Hast du bereits an spannenden Data Engineering-Projekten gearbeitet? Teile diese Erfahrungen mit uns! Beschreibe, welche Herausforderungen du gemeistert hast und welche Lösungen du entwickelt hast. Das gibt uns einen tollen Einblick in deine Fähigkeiten.
Bewirb dich direkt über unsere Website: Wir freuen uns, wenn du dich direkt über unsere Website bewirbst! So können wir deine Bewerbung schneller bearbeiten und du bist gleich im richtigen System. Mach den ersten Schritt und werde Teil unseres großartigen Teams!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Wardow GmbH Potsdam vorbereitest
✨Verstehe den Modern Data Stack
Mach dich mit den Technologien vertraut, die im Job gefordert werden, wie Snowflake und dbt. Zeige im Interview, dass du nicht nur die Grundlagen kennst, sondern auch, wie du diese Technologien in der Praxis anwenden würdest.
✨Bereite konkrete Beispiele vor
Überlege dir spezifische Projekte oder Herausforderungen, die du in der Vergangenheit gemeistert hast. Erkläre, wie du Datenpipelines in SQL und Python entwickelt hast und welche Ergebnisse du erzielt hast. Das zeigt deine praktische Erfahrung und Problemlösungsfähigkeiten.
✨Teamarbeit betonen
Da Teamspirit bei Wardow wichtig ist, solltest du Beispiele für erfolgreiche Zusammenarbeit mit anderen Abteilungen nennen. Erkläre, wie du komplexe Probleme analysiert und Lösungen entwickelt hast, die allen Stakeholdern zugutekamen.
✨Fragen vorbereiten
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und am Unternehmen. Frage zum Beispiel nach den aktuellen Herausforderungen im Bereich Data Engineering oder wie das Team zusammenarbeitet, um innovative Lösungen zu entwickeln.