Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle datengetriebene Lösungen und moderne Datenpipelines für ein besseres Einkaufserlebnis.
- Arbeitgeber: REWE Group, einer der größten Handelskonzerne Europas mit innovativer Kultur.
- Mitarbeitervorteile: Attraktive Vergütung, flexible Arbeitszeiten, Homeoffice und persönliche Weiterbildung.
- Andere Informationen: Vielseitige Karrierechancen und ein unterstützendes Arbeitsumfeld.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Handels mit modernster Technologie und einem dynamischen Team.
- Gewünschte Qualifikationen: Erfahrung in SQL, Python und Cloud-Technologien sowie analytische Fähigkeiten.
Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Ort: 51063 Köln | Vertragsart: Vollzeit, unbefristet | Job-ID: 951677
Was wir zusammen vorhaben: Wir sind Analytics bei der REWE Group und ein fester Teil des Digital & Technology Teams. Gemeinsam bringen wir Strategie, Daten und smarte Business-Lösungen für Handel Deutschland unter ein Dach. Vernetzt, agil und immer einen Schritt voraus. Wir entwickeln mit mehr als 140 Mitarbeiter:innen analytische Software und beraten unsere Business-Units bei unternehmenskritischen Prozessen. In der Analytics-Querschnittsdomäne Platform & Technology entwickeln und betreiben wir Daten-Pipelines und -Produkte und schaffen Standardisierung und Effizienz im Bereich Dateninfrastruktur. Mit unserer Expertise unterstützen wir bei der Umsetzung von analytischen Use Cases. Wenn du crossfunktionale Zusammenarbeit liebst, moderne Infrastruktur baust und Data Scientists in Analytics produktiver machen willst, dann bist du bei uns genau richtig!
Was Du bei uns bewegst:
- Gestalte datengetriebene Lösungen: Du entwickelst End-to-End-Datenprodukte entlang zentraler Businessfragen und trägst direkt zum Einkaufserlebnis unserer Kund:innen bei.
- Baue moderne Datenpipelines: Du konzipierst und betreibst skalierbare Pipelines und Verarbeitungssysteme aus vielfältigen Datenquellen – mit dauerhaft hoher Datenqualität.
- Nutze die Cloud: Mit modernen Cloud-Technologien setzt du neue Ideen schnell als Prototypen um und betreibst robuste Data-Workloads.
- Automatisiere Standards: CI/CD, Testing und Infrastructure-as-Code gehören für dich zum Alltag und sorgen für zuverlässige Deployments analytischer Produkte.
- Arbeiten im Team: Du arbeitest im Team mit Data Scientists, Fachexpert:innen und REWE digital zusammen, um ML-Modelle und Datenprodukte stabil und sicher in Produktion zu bringen.
- Weiterentwicklung ermöglichen: Du wirkst an strategischen Infrastrukturentscheidungen mit und entwickelst Standards sowie Best Practices – inklusive Coaching juniorer Kolleg:innen.
Was uns überzeugt:
- Analytische Kompetenz: Du gehst komplexe Fragestellungen strukturiert an und findest pragmatische, datengetriebene Lösungen. Dabei arbeitest du sicher mit verschiedenen Fachbereichen zusammen und übersetzt Businessanforderungen in technische Konzepte.
- Daten- & Entwicklungsskills: Du arbeitest sicher mit SQL und relationalen Datenbanken wie Snowflake, nutzt Python, setzt ETL-/ELT Tools ein und hast Erfahrung mit Data Processing Frameworks wie Spark.
- Cloud & Infrastruktur: Deine Erfahrung mit Services von Cloud-Plattformen (GCP) nutzt du für den Aufbau skalierbarer Datenplattformen und provisionierst sie mit Terraform.
- Software Engineering: Du bist routiniert im Einsatz von Git, Testing, CI/CD und Containerisierung.
- Technologieaffinität: Du hältst dich über moderne Data und Cloud-Technologien auf dem Laufenden und setzt neue Impulse bewusst ein.
- Agile Arbeitsweise: Du bist geübt in agilen Methoden und arbeitest selbstverständlich nach Best Practices und Code Conventions.
- Kommunikation: Du vermittelst technische Themen adressatengerecht – von Engineer bis Management - und das sicher in Deutsch und Englisch.
Was wir bieten: Die REWE Group als einer der größten Handels- und Touristikkonzerne Europas bietet einzigartige Voraussetzungen für alle, die etwas bewegen wollen. Entdecke einen lebensnahen Arbeitgeber, der dir Vertrauen schenkt, Gestaltungsfreiräume ermöglicht und durch flexible Strukturen Innovationen und frische Ideen fördert. Wer bei uns arbeitet und viel bewegt, darf auch viel erwarten:
- Attraktive Vergütung: Mit Sonderleistungen wie Urlaubs- und Weihnachtsgeld, vermögenswirksamen Leistungen, betrieblicher Altersvorsorge, Zuschüssen für Kantine und vergünstigtes Deutschlandticket sowie Vorteilen beim Fahrrad-Leasing.
- Mitarbeitendenrabatt: Bei REWE, PENNY, toom Baumarkt und DER Touristik.
- Work-Life-Balance: Mit flexibler Arbeitszeit ohne Kernzeiten, Homeoffice, Auszeitmodellen, Betriebskindergärten, Unterstützung bei der Suche nach Kinderbetreuung und Pflege.
- Persönliche Weiterbildung: Mit umfassenden Seminarangeboten, fachspezifischen Akademien und E-Learnings.
- Gesundheitsmanagement: Mit Vorsorgeuntersuchungen, Sport- und Gesundheitskursen.
- Vernetzt: Unternehmensweite Netzwerke der REWE Group, wie z. B. unser LGBTIQ-Netzwerk „DITO – different together“ und das Frauennetzwerk „f.ernetzt“ für den Austausch rund um Karriere und persönliche Weiterentwicklung.
Wir freuen uns auf deine Online-Bewerbung mit Angabe deiner Verfügbarkeit und Gehaltsvorstellung. Bewerbungsunterlagen in Papierform können wir leider nicht zurücksenden. Du hast Fragen zu dieser Position (Job-ID: 951677)? Dann melde dich bei unserer Bewerbungshotline unter 0221 149-7110.
Wir betonen ausdrücklich, dass bei uns alle Menschen - unabhängig von Geschlecht/geschlechtlicher Identität, ethnischer Herkunft und Nationalität, sozialer Herkunft, Religion/Weltanschauung, körperlicher und geistiger Fähigkeiten, Alter sowie sexueller Orientierung oder weiterer individueller Merkmale - gleichermaßen willkommen sind.
Produkt Data Engineer (m/w/d) Analytics Arbeitgeber: Willkommen auf der Startseite der REWE Group!
Kontaktperson:
Willkommen auf der Startseite der REWE Group! HR Team
StudySmarter Bewerbungstipps 🤫
So bekommst du den Job: Produkt Data Engineer (m/w/d) Analytics
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Frag nach Insights über die Firma oder die Position, die dich interessiert – oft helfen persönliche Empfehlungen mehr als ein Lebenslauf.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf das Vorstellungsgespräch vor, indem du die häufigsten Fragen durchgehst und deine Antworten übst. Denk daran, konkrete Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu nennen, die zeigen, wie du Probleme gelöst hast oder Projekte erfolgreich umgesetzt hast.
✨Tipp Nummer 3
Zeig deine Leidenschaft für Daten und Technologie! Sprich über aktuelle Trends in der Branche und wie du diese in deinen bisherigen Projekten angewendet hast. Das zeigt, dass du nicht nur die technischen Skills hast, sondern auch wirklich brennst für das, was du tust.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich direkt über unsere Website! So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung schnell an die richtigen Leute gelangt. Und vergiss nicht, deine Verfügbarkeit und Gehaltsvorstellung klar anzugeben – das macht es für alle einfacher!
Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Produkt Data Engineer (m/w/d) Analytics
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 sei authentisch. Das macht einen großen Unterschied!
Pass auf die Details auf!: Achte darauf, dass deine Bewerbung fehlerfrei ist. Rechtschreibfehler oder unklare Formulierungen können schnell einen schlechten Eindruck hinterlassen. Nimm dir die Zeit, alles gründlich zu überprüfen!
Mach es konkret!: Erzähle uns von deinen Erfahrungen und Fähigkeiten, die direkt zur Stelle passen. Zeige, wie du mit Daten arbeitest und welche Tools du beherrschst. Je konkreter, desto besser können wir sehen, wie du ins Team passt!
Bewirb dich online!: Nutze unsere Website für deine Bewerbung. Das macht es für uns einfacher, alles zu verwalten und sicherzustellen, dass deine Unterlagen an die richtige Stelle gelangen. Wir freuen uns auf deine Online-Bewerbung!
Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Willkommen auf der Startseite der REWE Group! vorbereitest
✨Verstehe die Rolle
Mach dich mit den spezifischen Anforderungen des Produkt Data Engineer (m/w/d) Analytics vertraut. Lies die Stellenbeschreibung gründlich durch und überlege, wie deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu den genannten Aufgaben passen.
✨Bereite technische Fragen vor
Erwarte technische Fragen zu SQL, Python und Cloud-Technologien. Übe, wie du deine Kenntnisse in diesen Bereichen klar und präzise erklären kannst, und sei bereit, Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu teilen.
✨Zeige Teamgeist
Da die Zusammenarbeit mit Data Scientists und anderen Fachbereichen wichtig ist, bereite Beispiele vor, die deine Fähigkeit zur crossfunktionalen Zusammenarbeit zeigen. Betone, wie du in der Vergangenheit erfolgreich im Team gearbeitet hast.
✨Fragen stellen
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Erwartungen an die Rolle zu erfahren.