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Data Engineer – KI-Anwendungsentwicklung und Datenanalyseplattformen(m/w/x)
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Berlin
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EAeasycosmetic
Data Engineer – Data Warehouse & ELT Architecture(m/w/x)
Berlin
VollzeitVor OrtBerufserfahren
Nejo KI-Zusammenfassung
Konzeption und Aufbau einer modernen ELT-Architektur (Raw → Staging → Data Mart) für E-Commerce-Beauty-Produkte. Mehrjährige Erfahrung im Aufbau von Data-Warehouse- oder ELT-Architekturen erforderlich. Flexible Startzeiten, 28 Urlaubstage und betriebliche Altersvorsorge.
Anforderungen
- Mehrjährige Erfahrung im Aufbau von Data-Warehouse- oder ELT-Architekturen
- Sehr gute SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit analytischen bzw. spaltenorientierten Datenbanken
- Erfahrung mit moderner Datenmodellierung (z. B. Star Schema)
- Erfahrung mit dbt oder vergleichbaren Transformations-Frameworks
- Kenntnisse in Workflow-Orchestrierung (z. B. Airflow, Prefect oder Dagster)
- Erfahrung im Aufbau stabiler, automatisierter Datenpipelines
- Strukturierte, architekturorientierte Denkweise
- Gute Englischkenntnisse (mindestens B2)
- Erfahrung mit Cloud-Data-Plattformen (z. B. BigQuery, Snowflake, Redshift o. ä.)
- Grundverständnis eventbasierter Architekturen (z. B. Kafka)
- Erfahrung im E-Commerce- oder Performance-Marketing-Umfeld
- Kenntnisse in Python (z. B. für ETL-Prozesse)
- Erfahrung im Umgang mit LLMs für datenbezogene Automatisierung
- Transformationslogik aus BI-Tool lösen, saubere Schichtenarchitektur etablieren, Daten nachhaltig strukturierbar machen und technische Schulden abbauen
Aufgaben
- Strukturellen Aufbau des Data Warehouses verantworten
- ELT-Architektur konzipieren und aufbauen
- Moderne ELT-Architektur (Raw → Staging → Data Mart) konzipieren und aufbauen
- Strukturiertes Data Warehouse entwickeln und pflegen
- Saubere Transformationslogik außerhalb des BI-Tools entwickeln und pflegen
- Datenmodellierung im Warehouse durchführen
- Versionierte Transformationen mit dbt oder vergleichbaren Tools implementieren
- Stabile, automatisierte Datenpipelines aufbauen und orchestrieren
- Interne und externe Datenquellen integrieren
- Datenqualität, Monitoring und Fehlerhandling sicherstellen
- Technische Weiterentwicklung der Datenplattform vorantreiben
Berufserfahrung
- ca. 1 - 4 Jahre
Ausbildung
- Abgeschlossene BerufsausbildungODER
- Bachelor-AbschlussODER
- Master-Abschluss
Sprachen
- Englisch – Grundkenntnisse
Tools & Technologien
- SQL
- dbt
- Airflow
- Prefect
- Dagster
- BigQuery
- Snowflake
- Redshift
- Kafka
- Python
- LLMs
Benefits
Flexibles Arbeiten
- Flexible Startzeiten
Mehr Urlaubstage
- 28 Urlaubstage
Betriebliche Altersvorsorge
- Betriebliche Altersvorsorge
Sonstige Zulagen
- Persönliches Weiterbildungsbudget
- 50 Euro steuerfreier Sachbezug
Team Events & Ausflüge
- Sommerfest
- Monatliches Grillen
Gratis oder Vergünstigte Mahlzeiten
- Teamlunches
Snacks & Getränke
- Snackautomaten
Sonstige Vorteile
- Umkleiden
Gesundheits- & Fitnessangebote
- Duschen
Lockere Unternehmenskultur
- Bürohunde
- Internationales Umfeld
- Flache Hierarchien
Sicherer Arbeitsplatz
- Sicherer Arbeitsplatz
Startup-Atmosphäre
- Innovatives Umfeld
Sinnstiftende Arbeit
- Hohe Eigenverantwortung
Die Originalanzeige dieses Stellenangebotes in der aktuellsten Version findest du hier. Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens easycosmetic erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.
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Vollzeitnur vor OrtBerufserfahrenBerlin, Eschborn, Frankfurt am Main - Bertrandt
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Data Architect(m/w/x)
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Nejo KI-Zusammenfassung
Konzeption und Aufbau einer modernen ELT-Architektur (Raw → Staging → Data Mart) für E-Commerce-Beauty-Produkte. Mehrjährige Erfahrung im Aufbau von Data-Warehouse- oder ELT-Architekturen erforderlich. Flexible Startzeiten, 28 Urlaubstage und betriebliche Altersvorsorge.
Anforderungen
- Mehrjährige Erfahrung im Aufbau von Data-Warehouse- oder ELT-Architekturen
- Sehr gute SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit analytischen bzw. spaltenorientierten Datenbanken
- Erfahrung mit moderner Datenmodellierung (z. B. Star Schema)
- Erfahrung mit dbt oder vergleichbaren Transformations-Frameworks
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Aufgaben
- Strukturellen Aufbau des Data Warehouses verantworten
- ELT-Architektur konzipieren und aufbauen
- Moderne ELT-Architektur (Raw → Staging → Data Mart) konzipieren und aufbauen
- Strukturiertes Data Warehouse entwickeln und pflegen
- Saubere Transformationslogik außerhalb des BI-Tools entwickeln und pflegen
- Datenmodellierung im Warehouse durchführen
- Versionierte Transformationen mit dbt oder vergleichbaren Tools implementieren
- Stabile, automatisierte Datenpipelines aufbauen und orchestrieren
- Interne und externe Datenquellen integrieren
- Datenqualität, Monitoring und Fehlerhandling sicherstellen
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Benefits
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- 28 Urlaubstage
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Sonstige Vorteile
- Umkleiden
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Lockere Unternehmenskultur
- Bürohunde
- Internationales Umfeld
- Flache Hierarchien
Sicherer Arbeitsplatz
- Sicherer Arbeitsplatz
Startup-Atmosphäre
- Innovatives Umfeld
Sinnstiftende Arbeit
- Hohe Eigenverantwortung
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Über das Unternehmen
easycosmetic
Branche
IT
Beschreibung
easycosmetic ist ein führender E-Commerce-Anbieter für Beauty-Produkte mit eigener Plattformentwicklung und datengetriebenem Marketing.
Noch nicht perfekt?
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