Data Analytics Engineer (w/m/d)

Stellenbeschreibung:

Das erwartet dich

Unser Bereich Customer Management entwickelt und betreibt auf einer skalierenden AWS‑Infrastruktur eine wachsende Zahl an datengetriebenen Lösungen mit signifikantem Business Impact. Dafür arbeiten Platform Engineers, Data Engineers und Data Scientists gemeinsam an modernen Technologien, um unseren Fachabteilungen maßgeschneiderte, datengetriebene Services zur Verfügung zu stellen.

Deine Aufgaben

Produktwicklung und Betrieb: Du stellst den reibungslosen operativen Betrieb eines AWS‑basierten Produkts zur Ermittlung von Kundenpräferenzen sicher und entwickelst dieses stetig weiter
End-to-End Projektarbeit: Von der Konzeption bis hin zur Analyse begleitest Du Projekte gemeinsam im Team
Data Engineering: Die Entwicklung unserer Daten‑Pipelines liegt in Deiner Hand
Datenqualität und Betrieb: Du etablierst Datenqualitätsprüfungen, Monitoring und Alerting und unterstützt beim Incident‑Handling
Produkt und Business‑Logik: Du implementierst Business‑Logik im Produkt und stellst sicher, dass Anforderungen sauber in Datenstrukturen und Transformationen übersetzt werden
Stakeholdermanagement: Du stehst im engen Austausch mit den Fachbereichen zur Abstimmung von Betrieb und Plattform‑Ausrichtung

Dein Arbeitsumfeld

Ein Großteil unseres Produkts ist in Python und PySpark programmiert
Für die Datenbeschaffung im Data Warehouse nutzen wir SQL, während Datenanalysen in R oder Python durchgeführt werden
Wir setzen auf eine moderne CI/CD‑Pipeline mit automatisierten Tests, Code‑Style‑Prüfungen und täglichen Deployments
Wir bieten viel Freiraum für persönliche und teamweite Fortbildungen, Zeit für Refactorings sowie unsere bereichsweiten Innovation Days

Dein Profil

Abgeschlossenes Studium (z. B. Physik, Mathematik, Informatik, Wirtschaftswissenschaften) oder eine vergleichbare Qualifikation
Praktische Berufserfahrung als Data Analytics Engineer, Data Scientist, Data Engineer oder in einer vergleichbaren Rolle
Sehr gute Python‑Kenntnisse für die Pipeline‑ und Softwareentwicklung
Gute SQL‑Kenntnisse für die Datenmodellierung und -analyse
Kenntnisse im Aufbau, Betrieb und in der Wartung von Daten‑Pipelines
Erste Berührungspunkte mit AWS (z. B. Glue, Lambda, Step Functions) sowie Spark/Databricks sind ein Plus