Bundesdruckerei GmbH
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
Full-timeOn-siteExperienced
Nejo AI Summary
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.
Requirements
- 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
Tasks
- 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
Work Experience
- approx. 1 - 4 years
Education
- Vocational certificationOR
- Bachelor's degreeOR
- Master's degree
Languages
- English – Basic
Tools & Technologies
- SQL
- dbt
- Airflow
- Prefect
- Dagster
- BigQuery
- Snowflake
- Redshift
- Kafka
- Python
- LLMs
Benefits
Flexible Working
- Flexible Startzeiten
More Vacation Days
- 28 Urlaubstage
Retirement Plans
- Betriebliche Altersvorsorge
Additional Allowances
- Persönliches Weiterbildungsbudget
- 50 Euro steuerfreier Sachbezug
Team Events
- Sommerfest
- Monatliches Grillen
Free or Subsidized Food
- Teamlunches
Snacks & Drinks
- Snackautomaten
Other Benefits
- Umkleiden
Healthcare & Fitness
- Duschen
Informal Culture
- Bürohunde
- Internationales Umfeld
- Flache Hierarchien
Job Security
- Sicherer Arbeitsplatz
Startup Environment
- Innovatives Umfeld
Purpose-Driven Work
- Hohe Eigenverantwortung
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Not a perfect match?
- EY
Data Engineer(m/w/x)
Full-timeOn-siteExperiencedBerlin, Eschborn, Frankfurt am Main - Bertrandt
Data Engineer(m/w/x)
Full-timeOn-siteExperiencedBerlin - Almedia
Data Engineer(m/w/x)
Full-timeOn-siteExperiencedBerlinfrom 190,000 / year - EY
Data Architect(m/w/x)
Full-timeOn-siteExperiencedBerlin, Köln, Düsseldorf, Frankfurt am Main, Hamburg, München, Stuttgart
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Requirements
- Mehrjährige Erfahrung im Aufbau von Data-Warehouse- oder ELT-Architekturen
- Sehr gute SQL-Kenntnisse und Erfahrung mit analytischen bzw. spaltenorientierten Datenbanken
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- 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
Tasks
- 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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Work Experience
- approx. 1 - 4 years
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Languages
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Benefits
Flexible Working
- Flexible Startzeiten
More Vacation Days
- 28 Urlaubstage
Retirement Plans
- Betriebliche Altersvorsorge
Additional Allowances
- Persönliches Weiterbildungsbudget
- 50 Euro steuerfreier Sachbezug
Team Events
- Sommerfest
- Monatliches Grillen
Free or Subsidized Food
- Teamlunches
Snacks & Drinks
- Snackautomaten
Other Benefits
- Umkleiden
Healthcare & Fitness
- Duschen
Informal Culture
- Bürohunde
- Internationales Umfeld
- Flache Hierarchien
Job Security
- Sicherer Arbeitsplatz
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Description
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