Data Engineer – Commerce & Customer Data (m/w/d)
Indexed description
Du sorgst dafür, dass diese Daten zuverlässig verfügbar, sauber modelliert und für Produktentwicklung, Analytics und KI-Anwendungen nutzbar sind.
Deine Aufgaben
- Du entwickelst und betreibst skalierbare Datenprodukte sowie ETL- und ELT-Pipelines für unsere Commerce- und Customer-Domänen.
- Du modellierst Daten aus Checkout, Orders, Payments, Customer, Loyalty und Customer Service und stellst sie für Produktteams und Analytics bereit.
- Du integrierst Daten aus unterschiedlichen Systemen und eventbasierten Quellen, unter anderem über Kafka.
- Du entwickelst performante, nachvollziehbare und wiederverwendbare Datenmodelle mit unserem modernen Data Stack.
- Du stellst Datenqualität, Governance und Datenschutz sicher, insbesondere beim Umgang mit personenbezogenen Kunden- und Zahlungsdaten.
- Du arbeitest eng mit Product Management, Software Engineering, Data und Business zusammen und übernimmst Verantwortung für deine Datenprodukte von der Anforderung bis zum produktiven Betrieb.
- Du bringst dich aktiv in unsere Data Engineering Practice ein und entwickelst gemeinsame Standards und Arbeitsweisen weiter.
- Mehrjährige Erfahrung im Data Engineering oder in einer vergleichbaren Rolle.
- Sehr gute Kenntnisse in SQL und Python sowie Erfahrung mit ETL/ELT und Datenmodellierung.
- Erfahrung mit einem modernen Data Stack, idealerweise Snowflake, dbt und Prefect.
- Erfahrung mit Kafka oder vergleichbaren Event- und Streaming-Technologien.
- Kenntnisse in AWS sowie idealerweise Infrastructure as Code mit Pulumi oder Terraform.
- Gutes Verständnis für Datenqualität, Data Governance und den Umgang mit personenbezogenen Daten.
- Erfahrung in der Zusammenarbeit mit crossfunktionalen Produkt- oder Entwicklungsteams.
- Eine eigenverantwortliche, strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise.
- Deutsch mindestens B2 und sicheres Englisch.
- Erfahrung mit E-Commerce-, Checkout-, Order- oder Payment-Daten.
- Kenntnisse im Bereich Customer Data, CRM, Loyalty oder Customer Service.
- Erfahrung mit Data Mesh und domänenorientierten Datenprodukten.
- Kenntnisse in BI-Tools wie Looker, Metabase oder Power BI.
- Erfahrung mit Datenpipelines für KI- oder Machine-Learning-Anwendungen.
- Ein moderner Data Stack mit Snowflake, dbt, Prefect, Kafka, AWS und Pulumi.
- Direkter Einfluss auf zentrale Commerce- und Customer-Prozesse von INTERSPORT.
- Crossfunktionale Produktteams mit enger Zusammenarbeit zwischen Data, Engineering und Product.
- Eine gemeinsame Data Engineering Practice mit fachlichem Austausch und klaren Standards.
- Flexible Arbeitszeiten, mobiles Arbeiten, Weiterbildungsangebote, Mitarbeiterrabatte und weitere Benefits.
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