Data Platform Engineer (m/w/d)

Du möchtest nicht nur Daten verarbeiten, sondern eine moderne Datenplattform entwickeln, die Analysen, Reporting und datengetriebene Entscheidungen im gesamten Unternehmen ermöglicht? 

Dann könnte diese Position genau das Richtige für dich sein. 

Unser Kunde, ein dynamisch wachsende E-Commerce Service Agentur in Berlin, zählt zu den erfolgreichsten Amazon-Händlern Deutschlands und vertreibt tausende Produkte 

Für den weiteren Ausbau der Data & Analytics Landschaft wird eine Persönlichkeit gesucht, die moderne Datenarchitekturen entwickelt und den Weg zu einer datengetriebenen Organisation aktiv mitgestaltet 

• Attraktive Vergütung: Ein leistungsgerechtes Fixgehalt, das deiner Erfahrung und Qualifikation entspricht.  

• Flexibles Arbeiten: Hybrides Arbeitsmodell mit 2 Home-Office Tagen, einer 40-Stunden-Woche, Gleitzeit mit Arbeitsbeginn zwischen 6:00 und 10:00 Uhr.  

• Langfristige Sicherheit: Unbefristeter Arbeitsvertrag sowie 30 Urlaubstage in einem wirtschaftlich erfolgreichen und zukunftssicheren Unternehmen.  

• Weiterentwicklung: Ob fachlich oder persönlich – deine Entwicklung wird aktiv gefördert und langfristig begleitet.  

• Modernes Arbeitsumfeld: Freue dich auf ein modernes Büro im Berliner Bezirk Lichtenberg.  

• Mobilität: Ob mit den öffentlichen Verkehrsmitteln oder dem Auto – profitiere von einem bezuschussten Jobticket oder kostenlosen Parkplätzen direkt am Büro.  

• Teamkultur: Flache Hierarchien, offene Kommunikation, eine gelebte Du-Kultur und regelmäßige Team- sowie Firmenevents wie „Grill & Chill“ sorgen für ein starkes Miteinander.  

• Verpflegung: Kostenlose Getränke sowie frisches Obst stehen dir im Arbeitsalltag jederzeit zur Verfügung.  

• Mitarbeitervorteile: Profitiere von attraktiven Mitarbeiterrabatten auf das Sortiment sowie weiteren Corporate Benefits. 

Als Data Engineer entwickelst und betreibst du moderne Datenplattformen in Microsoft Azure und Microsoft Fabric und sorgst dafür, dass hochwertige Daten zuverlässig für Analysen, Reporting und Machine-Learning-Anwendungen bereitstehen. 

• Data Engineering: Konzeption, Entwicklung und kontinuierliche Weiterentwicklung moderner Datenpipelines in Microsoft Azure und Microsoft Fabric.  

• Datenqualität: Sicherstellung einer hohen Datenqualität, Vollständigkeit und Reproduzierbarkeit sowie Implementierung effizienter inkrementeller Datenladeprozesse.  

• Datenintegration: Entwicklung und Pflege effizienter ETL-/ELT-Prozesse sowie API-basierter Datenintegrationen.  

• Plattformbetrieb: Entwicklung robuster Monitoring-, Logging- und Fehlerbehandlungskonzepte sowie kontinuierliche Optimierung von Performance, Kosten und Datenworkflows.  

• Data Architecture: Mitarbeit am Aufbau einer skalierbaren Datenarchitektur inklusive Test-, Staging- und Produktionsumgebungen sowie moderner Technologien wie CI/CD, Fabric Pipelines, dbt oder Airflow.  

• Zusammenarbeit: Enge Abstimmung mit dem Head of Data & Analytics und den Data Analysts zur Bereitstellung hochwertiger Daten für Power BI Dashboards und Machine-Learning-Modelle. 

• Mindestens 3–5 Jahre Berufserfahrung im Aufbau und Betrieb von Datenpipelines oder Datenplattformen – idealerweise auf Senior-Level, motivierte Mid-Level-Profile sind ebenfalls willkommen.  

• Fundierte Kenntnisse in Microsoft Azure Data Services, insbesondere Data Factory und/oder Azure Synapse; idealerweise ergänzt durch Erfahrung mit Microsoft Fabric.  

• Sehr gute Kenntnisse in SQL und Python, insbesondere im Bereich ETL-/ELT-Prozesse und Automatisierung.  

• Erfahrung in der Datenmodellierung, idealerweise mit Bronze-, Silver- und Gold-Layer-Architekturen.  

• Kenntnisse im Datenqualitätsmanagement sowie in Monitoring, Logging und Performance-Optimierung.  

• Erfahrung in der eigenverantwortlichen Umsetzung technischer Projekte sowie eine strukturierte, lösungsorientierte Arbeitsweise.  

• Ausgeprägte Teamorientierung sowie Freude an der Zusammenarbeit in einem internationalen Umfeld.  

• Fließende Deutsch- oder Englischkenntnisse. Bei geringeren Deutschkenntnissen (ab B1) werden dafür sehr gute Englischkenntnisse vorausgesetzt.  

Nice-to-haves – jedes zusätzliche Know-how ist ein Pluspunkt:

• Erfahrung mit inkrementellen Ladeprozessen und Delta-Verarbeitung.  

• Erfahrung in der Datenintegration für Power BI sowie im Umgang mit semantischen Modellen.  

• Kenntnisse im E-Commerce- oder Amazon-Umfeld.  

• Erfahrung mit API-basierten Datenintegrationen.  

• Kenntnisse in CI/CD, z. B. mit GitHub Actions oder Azure DevOps.  

• Interesse an Machine Learning und dem Aufbau datengetriebener Organisationen.  

• Erfahrung mit Openbridge. 

Die Rolle als Data Engineer klingt genau nach dir? Dann schick uns deinen Lebenslauf und wir geben dir in einem kurzen Telefonat alle weiteren Infos zu Stelle und Unternehmen.   

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