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Senior Data Engineer (w/m/d) - Personalization

Stellenbeschreibung:

Wir freuen uns über Bewerbungen von Menschen, die zur Vielfalt & Nachhaltigkeit unseres Unternehmens beitragen.

Deine Aufgaben

  • Du entwickelst die Datenbasis für personalisierte Nutzererlebnisse auf unseren digitalen Plattformen
  • Du baust skalierbare Datenpipelines für Batch- und Near-Real-Time-Use-Cases in der Google Cloud
  • Du bereitest Nutzer- und Content-Daten für Machine-Learning-Modelle auf und stellst sie zuverlässig bereit
  • Du arbeitest eng mit Data Scientists zusammen und bringst Modelle in produktive Anwendungen
  • Du stellst Datenqualität, Monitoring und Performance geschäftskritischer Workloads sicher
  • Du berätst Produkt- und Entwicklungsteams bei datengetriebenen Personalisierungsansätzen

Dein Profil

  • Du bringst mindestens vier Jahre Erfahrung im Data Engineering mit
  • Du besitzt fundierte Kenntnisse in SQL und Python
  • Du hast Erfahrung mit Cloud-Technologien, insbesondere Google Cloud (z. B. BigQuery, Pub/Sub, Dataflow)
  • Du hast praktische Erfahrung in der Batch- und Streaming-Datenverarbeitung
  • Du hast ein gutes Verständnis für Machine-Learning-Prozesse und Feature Engineering
  • Du arbeitest pragmatisch, teamorientiert und verfügst über eine hohe Kommunikationsfähigkeit
  • Fließende Deutschkenntnisse sowie Englischkenntnisse in Wort und Schrift runden dein Profil ab

Standort: DE, Köln, Picassoplatz 1

Hybrid (Home Office möglich)

Vertragsart: Unbefristet

Vollzeit

Recruiter: Julia Rast

Startdatum:

Sofern im Text keine anderen Informationen stehen, so erfolgt dein Start zum nächstmöglichen Zeitpunkt.

Wir freuen uns über deine Bewerbung! Bei Rückfragen wende dich gerne an das Recruiting-Team unter oder melde dich direkt bei Julia Rast.

#J-18808-Ljbffr
NOTE / HINWEIS:
EnglishEN: Please refer to Fuchsjobs for the source of your application
DeutschDE: Bitte erwähne Fuchsjobs, als Quelle Deiner Bewerbung

Stelleninformationen

  • Veröffentlichungsdatum:

    10 Mai 2026
  • Standort:

    Köln

    Einsatzort:

    Köln
  • Typ:

    Vollzeit
  • Arbeitsmodell:

    Vor Ort
  • Kategorie:

  • Erfahrung:

    2+ years
  • Arbeitsverhältnis:

    Angestellt

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