(Senior) Data Engineer (w/m/d) Data Integration, Data Warehouse

WARDOW ist der führende Online-Spezialist für hochwertige Taschen, Reisegepäck und Accessoires im Premiumsegment mit einer klaren Mission: Wir möchten Menschen mit stilvollen, funktionalen und exklusiven Produkten begeistern.
Auf diesem Weg haben wir bereits viel erreicht: Mit über 20.000 Artikeln von mehr als 130 Marken ist unser Onlineshop in 11 Ländern aktiv. Unsere Werte - Qualität, Gemeinschaft und Kundenorientierung, verbinden uns dabei. Unsere Vision und unsere Ziele bei WARDOW sind groß und dafür brauchen wir DICH.

Bist du bereit, gemeinsam mit uns den E-Commerce aufzumischen und fühlst dich in der Welt der Daten so richtig wohl? Dann bewirb dich und werde Teil unseres Teams als (Senior) Data Engineer (w/m/d) Data Integration, Data Warehouse in Voll- oder Teilzeit am Standort Potsdam.

DEINE MISSION

• Als Generalist arbeitest du auf unserem Modern Data Stack aus primär Snowflake & dbt und modellierst Daten aus unseren Touchpoints (u.a. Shop, ERP, Marketing, Produkt- und Preissysteme), um Kunden- und Produktdaten zu analysieren und per Reverse-ETL zurück an unseren Shop und unsere Geschäftsanwendungen zu übertragen.
• Du programmierst gerne und beherrschst SQL und Python. Zu deinem Repertoire zählen außerdem ausgeprägte Kenntnisse über die performante Verarbeitung und Speicherung großer Datenmengen in Data Warehouse Systemen.
• Du übernimmst die Verantwortung für die technische Anforderungsanalyse, das Design und die Implementierung von ETL-, Reverse-ETL und Real-Time Analytics Prozessen und entwickelst diese kontinuierlich weiter, um eine optimale Qualität und Zuverlässigkeit sicherzustellen.
• Du gestaltest mit beim Aufbau eines Teams und der Weiterentwicklung von modernen Cloud-Infrastrukturen.

DAS BRAUCHEN WIR

• Qualifikation: abgeschlossenes Studium in Informatik oder eines vergleichbaren Studiengangs bzw. Ausbildung oder entsprechende mehrjährige Erfahrung in der professionellen Softwareentwicklung
• Know-how: breites Wissen über unterschiedliche Technologien im Bereich Big Data Engineering (z.B. Snowflake, Apache Airflow, dbt, Kafka) sowie fundierte Kenntnisse in relevanten Programmiersprachen (Python, SQL); außerdem Kenntnisse der Daten-Analyse (z.B. Tableau)
• Persönlichkeit und Arbeitsweise: eigenverantwortlich, lösungs- und kundenorientiert, pragmatisch und problembewusst sowie bereit für den Austausch und die enge Kooperation mit allen relevanten Stakeholdern (z.B. Marketing, Einkauf, IT)
• Sprache: gute Englisch- und Deutschkenntnisse

DARAUF FREUST DU DICH BEI UNS

• Unser wichtigster Wert ist Gemeinschaft: Durch unsere Duz-Kultur, ein auf dich zugeschnittenes Onboarding und einen umfangreichen Performance & Feedback-Prozess wirst du an keiner Stelle allein gelassen.
• Dabei sind wir überwiegend im Office: Mit unseren Gleitzeiten bist du flexibel und bekommst auch deine privaten Termine unter einen Hut.
• Unser Wachstum ermöglicht dir vielfältige Karriereperspektiven mit persönlichen sowie fachlichen Weiterbildungsmöglichkeiten und durch unsere starke abteilungsübergreifende Zusammenarbeit erhältst du Einblicke über den Tellerrand hinaus.
• In unserem neuen Office direkt am Jungfernsee erwarten dich verschiedene moderne Arbeitsbereiche, während unsere gemütliche Dachterrasse, die Coffee-Points, unsere Gaming Area mit Kickertisch, Playstation und Tischtennis für Ausgleich sorgen - egal ob Teamevents oder After-Work-Grillen, bei uns ist immer etwas los.
• Wir halten uns gemeinsam fit durch z.B. Angebote in unserem hauseigenen Gym, Yogakurse, eine Laufgruppe, freie Getränke sowie täglich frisches Obst und eine Müslibar für einen gesunden Start in den Tag.
• Was gibt es noch? Tiefgaragenplätze, Fahrradstellflächen, Fahrtkostenzuschüsse, 40% Mitarbeiterrabatt, Sprachkurse, betriebliche Altersvorsorge etc.

Wir freuen uns auf deine aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen unter Angabe deiner Gehaltsvorstellung über unser Karriereportal unter www.jobs.wardow.com. Alternativ kannst du uns deine Dokumente per E-Mail an jobs@wardow.com zukommen lassen.