Data Engineer – Tracking & Behavioral Data (m/w/d)

In dieser Rolle gestalten Sie die datengetriebene Entwicklung der Customer Journey mit und arbeiten an der Unified Commerce Plattform mit, die Online- und Offline-Kanäle verbindet. Sie arbeiten eng mit Produkt, Engineering, UX, Analytics und Marketing zusammen, um Tracking-Setups, Event-Schemata und Datenerfassungen zu definieren und zu betreiben. Sie bauen skalierbare Pipelines und liefern Datenbasis für A/B-Tests, Personalisierung und Recommendation-Systeme. Dabei arbeiten Sie an modernen Data-Stack-Technologien und treiben datengetriebene Produktentscheidungen voran. Diese Position bietet die Möglichkeit, die digitale Erfahrung tausender Nutzer täglich zu gestalten und maßgeblich zu präz‑

• Flexible Arbeitszeiten
• mobiles Arbeiten
• Weiterbildungsangebote
• Mitarbeiterrabatte
• Weitere Benefits

• Konzeption, Implementierung und Betrieb des Tracking-Setups für Web- und Produktdaten (z. B. Google Tag Manager)
• Definition von Event-Schemata und Tracking-Plänen
• Integration von Clickstream- und Behavioral Data in die Data Platform
• Entwicklung und Betrieb skalierbarer ETL- und ELT-Pipelines
• Bereitstellung der Datengrundlage für A/B-Tests, Personalisierung und Recommendation-Systeme
• Arbeiten mit Kafka und eventbasierten Quellen; Systemintegration
• Gewährleistung von Datenqualität, Consent Management, Governance und Datenschutz
• Enge Zusammenarbeit mit Product Management, Engineering, UX, Analytics und Marketing
• Beitrag zur Weiterentwicklung der Data Engineering Practice und Standards
• Arbeiten in einem modernen Data Stack (Snowflake, dbt, Prefect, Kafka, AWS, Pulumi)

• Mehrjährige Erfahrung im Data Engineering oder in einer vergleichbaren technischen Datenrolle
• Sehr gute Kenntnisse in SQL und Python sowie Erfahrung mit ETL/ELT und Datenmodellierung
• Fundierte Erfahrung mit Web- und Product Tracking, insbesondere Event Tracking und Clickstream-Daten
• Sehr gute Kenntnisse im Google Tag Manager, idealerweise auch serverseitiges Tagging
• Erfahrung mit modernem Data Stack, idealerweise Snowflake, dbt und Prefect
• Erfahrung mit Kafka oder vergleichbaren Event- und Streaming-Technologien
• Kenntnisse in AWS sowie idealerweise Infrastructure as Code mit Pulumi oder Terraform
• Verständnis für Consent Management, DSGVO, Datenqualität und Data Governance
• Eigenverantwortliche, strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise
• Deutsch mindestens B2 und sicheres Englisch

• Eigenverantwortliche Arbeitsweise
• Strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise
• Teamfähigkeit und enge Zusammenarbeit
• SQL
• Python
• ETL/ELT