Full Stack Data Engineer (w/m/d)

Zur Verstärkung unseres Hamburger Teams Data Intelligence suchen wir ab sofort einen Stack Data Engineer(m/w/d)

Bücher sind unsere Leidenschaft – Daten unser Kompass. In unserem Data Intelligence Team sorgen wir dafür, dass aus Daten echte Insights für unsere Verlage - Droemer Knaur, Kiepenheuer & Witsch, Rowohlt, S. Fischer und Argon - werden. Hast du Lust, mit uns Lösungen zu entwickeln, die unsere Verlage nutzen, um den Grundstein für die nächste Generation von Bestsellern zu legen?

Eine Aufgabe, die herausfordert

• Als Data Engineer bist du für die Erhebung buchrelevanter Online-Shop-Daten verantwortlich. Neben dem Zugriff über APIs betreust du unser eigenentwickeltes Scraping-Framework. Mit deiner Hilfe überführen wir dieses in eine skalierbare, zukunftsfähige Cloud-Architektur.
• Du betreust datenzentrierte Webanwendungen & Dashboards, und hilfst uns dabei, diese durch moderne, schlanke Lösungen (z. B. Streamlit oder Low-Code) zukunftssicher neu aufzustellen.
• Du konzipierst und baust skalierbare Datenpipelines und ETL-Prozesse, die Daten aus verschiedenen Quellsystemen (VMI, Buchhandel, interne Verlags-Systeme) in unser Data Warehouse überführen.
• Du entwirfst und pflegst Datenmodelle (dimensional & relational), die als verlässliche Grundlage für Analytics und Reporting dienen.
• Mit deiner Fachexpertise im Modern Data Stack unterstützt du die Führungsebene bei Entscheidungsprozessen in Bezug auf die Modernisierung unserer Datenarchitektur.
• Unsere - und in Zukunft auch Deine - Anwendungen laufen containerisiert via Docker und Kubernetes in Linux-Umgebungen sowie in der Azure und Google Cloud.
• Prototyping, Konzeption und Entwicklung innovativer Daten-Tools sowie moderner KI-Anwendungen sind uns extrem wichtig - und hier bauen wir voll auf deine Expertise.
• Du sorgst für Datenqualität und -konsistenz entlang der gesamten Pipeline.

Unser Tech Stack:

Python · SQL · Google BigQuery · Google und Azure Cloud · Azure · Docker · Kubernetes · Google Data Studio · Oracle · Java/Groovy (Bestandssysteme) · Git · Node.js· Linux · Ansible · CI/CD · Pentaho BI Server / PDI · Spring Boot · AngularJS

Ein Background, der überzeugt

• Du bist als Engineer breit aufgestellt und bringst gleichzeitig Expertise in mindestens zwei dieser Bereiche mit:

• Data Engineering: Erfahrung mit Datenpipelines, SQL, dbt, ELT/ETL, Datenmodellierung und modernen Data-Stack-Technologien
• Backend / Application: Skalierbare, cloud-native Systeme in Python oder Java, API-Design, containerisierte Deployments
• Analytics / BI: Entwicklung von Dashboards, interaktiven Reports und Self-Service Lösungen, sowie semantischen Datenmodellen

• Du verfügst über ein abgeschlossenes IT-nahes Studium oder eine thematisch ähnliche Ausbildung.