Founding Data Engineer (Analytics Platform)

Hinweis: Diese Stelle wird im Auftrag eines Partnerunternehmens ausgeschrieben, das alle Bewerbungen und weiteren Schritte verwaltet. Unser Partner sucht einen Founding Data Engineer (Analytics Platform) mit Sitz in Deutschland.

Dies ist eine einzigartige Gelegenheit, in einem frühen Stadium Teil eines ambitionierten Technologieteams zu werden und das Fundament eines modernen Daten-Ökosystems von Grund auf aufzubauen.

Sie übernehmen die Verantwortung für den Entwurf und die Skalierung der Datenplattform, die Analysen, Business Intelligence und zukünftige KI-Initiativen vorantreibt.

In enger Zusammenarbeit mit der Führungsebene und funktionsübergreifenden Teams gestalten Sie Architektur-Entscheidungen, Engineering-Standards und Datenpraktiken.

Die Rolle kombiniert praktische technische Umsetzung mit strategischem Einfluss und bietet Ihnen die Möglichkeit, Systeme mit langfristiger Wirkung zu schaffen.

Sie arbeiten mit modernen Cloud-Technologien und bauen zuverlässige Pipelines, die komplexe Daten in umsetzbare Erkenntnisse verwandeln.

Diese Position ist ideal für einen Ingenieur, der Eigenverantwortung, Innovation und den Aufbau hochwertiger Lösungen in einem schnelllebigen Umfeld schätzt.

Verantwortlichkeiten

Der Founding Data Engineer leitet das Design und die Entwicklung der Analyseplattform des Unternehmens, etabliert eine skalierbare Dateninfrastruktur und stellt einen zuverlässigen Zugriff auf qualitativ hochwertige Informationen für alle Teams sicher.

• Entwurf, Aufbau und Wartung skalierbarer ELT/ETL-Pipelines, die Produktdaten, Zahlungssysteme und APIs von Drittanbietern integrieren.
• Architektur und Verwaltung einer Cloud-basierten Data-Warehouse-Umgebung (z. B. Snowflake, BigQuery oder Redshift).
• Entwicklung zuverlässiger Daten-Orchestrierungs-Workflows mit Tools wie Airflow, Prefect, Dagster oder ähnlichen Plattformen.
• Optimierung der Performance, Skalierbarkeit und Kosten des Data Warehouse durch effektive Modellierung und Abfrageoptimierung.
• Erstellung sauberer, testbarer Transformations-Workflows mit dbt oder vergleichbaren Frameworks.
• Etablierung von Datenqualitätsprozessen, einschließlich Tests, Monitoring, Lineage-Tracking und Dokumentation.
• Aufbau sicherer und datenschutzbewusster Datenpraktiken, einschließlich Zugriffskontrollen und angemessenem Umgang mit sensiblen Informationen.
• Entwurf semantischer Ebenen und konsistenter Geschäftskennzahlen zur Unterstützung von Analysen und Entscheidungsfindungen im gesamten Unternehmen.
• Zusammenarbeit mit Produkt-, Wachstums- und Engineering-Teams bei Produktanalysen, Experimenten, Reporting, Event-Tracking und API-Integrationen.
• Förderung von DataOps-Best-Practices durch CI/CD, Versionskontrolle, automatisierte Tests und Dokumentationsstandards.
• Beitrag zur Entwicklung der Datenstrategie und Etablierung technischer Grundlagen für zukünftige KI- und Machine-Learning-Initiativen.

Anforderungen

Der ideale Kandidat ist ein proaktiver Data Engineer mit starker technischer Expertise, einer Hands-on-Mentalität und Erfahrung in der Erstellung zuverlässiger, produktionsreifer Datensysteme.

• 3 Jahre Erfahrung als Data Engineer oder in einer ähnlichen datenfokussierten Engineering-Rolle.
• Starke SQL-Kenntnisse und fortgeschrittene Python-Kenntnisse; Erfahrung mit Scala ist ein Plus.
• Praktische Erfahrung mit modernen Cloud-Data-Warehouses wie Snowflake, BigQuery oder Redshift.
• Erfahrung im Entwurf und der Wartung von Produktions-Datenpipelines und skalierbaren Datenarchitekturen.
• Praktische Kenntnisse von Workflow-Orchestrierungstools wie Airflow, Prefect, Dagster oder ähnlichen Technologien.
• Starkes Verständnis von Datenmodellierungsprinzipien und Erfahrung mit dbt oder vergleichbaren Transformations-Frameworks.
• Erfahrung bei der Implementierung von Datenqualitätsprüfungen, Monitoring, Governance und Dokumentationspraktiken.
• Fähigkeit, technische Konzepte klar zu kommunizieren und effektiv mit Produkt- und Engineering-Stakeholdern zusammenzuarbeiten.
• Starkes Verantwortungsbewusstsein mit Fokus auf Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und langfristige Wartbarkeit.
• Erfahrung in der Anwendung sicherer und datenschutzbewusster Datenpraktiken.

Wünschenswerte Qualifikationen

• Erfahrung in B2C SaaS-, Abo-basierten oder Marktplatz-Umgebungen.
• Vertrautheit mit Produktanalyseplattformen wie Segment, Amplitude, Mixpanel oder ähnlichen Tools.
• Erfahrung im Entwurf semantischer Ebenen oder kanonischer Datenmodelle.
• Erfahrung mit Streaming-Technologien wie Kafka oder Kinesis.
• Erfahrung mit ML-Infrastruktur, Feature Stores oder KI-bezogenen Datensystemen.
• Frühere Erfahrung beim Aufbau von Datenplattformen in Startup- oder Scale-up-Umgebungen.

Vorteile

• Wettbewerbsfähiges Vergütungspaket.
• Vollständige Remote-Arbeit mit flexiblen Arbeitszeiten.
• 22 bezahlte Urlaubstage plus lokale Feiertage.
• Gelegenheit, eine moderne Datenplattform von einem frühen Stadium an aufzubauen und zu gestalten.
• Erhebliche Eigenverantwortung und Einfluss auf Architektur-Entscheidungen und Engineering-Praktiken.
• Zugang zu zeitgemäßen Technologien und einer modernen Engineering-Umgebung.
• Möglichkeit, bedeutsame technische Herausforderungen mit direktem geschäftlichen Einfluss zu lösen.
• Kollaborative, produktorientierte Kultur, in der Daten eine zentrale Rolle bei der Entscheidungsfindung spielen.
• Berufliche Wachstumschancen in einem sich schnell entwickelnden technologischen Umfeld.

Wie Jobgether funktioniert

Wir nutzen einen KI-gestützten Matching-Prozess, um sicherzustellen, dass Ihre Bewerbung schnell, objektiv und fair anhand der Kernanforderungen der Stelle geprüft wird. Unser System identifiziert die am besten passenden Kandidaten, und diese Shortlist wird direkt mit dem einstellenden Unternehmen geteilt. Die endgültige Entscheidung und die weiteren Schritte (Interviews, Assessments) werden von deren internem Team verwaltet.

Wir schätzen Ihr Interesse und wünschen Ihnen viel Erfolg!

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