Data Engineer - Hamburg

Du willst messbaren Erfolg und Wirkung, die bleibt? Unsere Teams gestalten Inhalte mit Effekt: kreativ, datenbasiert und mit Blick auf die Menschen, die wir erreichen und für unsere Mode begeistern möchten. Wir denken kanalübergreifend, arbeiten eng zusammen und entwickeln Format ...

Jobbeschreibung

Du willst messbaren Erfolg und Wirkung, die bleibt? Unsere Teams gestalten Inhalte mit Effekt: kreativ, datenbasiert und mit Blick auf die Menschen, die wir erreichen und für unsere Mode begeistern möchten. Wir denken kanalübergreifend, arbeiten eng zusammen und entwickeln Formate, die unsere Marke täglich erfolgreich erlebbar machen - mit Eigenverantwortung und Teamgeist.

Dein Job

Wie gut funktioniert unser Online-Marketing? Mit statistischen und Machine-Learning-Modellen nutzen wir Daten intelligent, um unser Marketing datengetrieben und effizient zu steuern.

Deine Aufgabe

Du entwickelst und betreibst eigenständig robuste Datenarchitekturen sowie automatisierte Prozesse für die Datenbewirtschaftung in der Google Cloud Platform. Du erstellst und optimierst Daten-Pipelines und MLOps-Prozesse, um Machine-Learning-Modelle produktiv zu setzen und deren Betrieb sicherzustellen. Du betreust Deployment- und Monitoring-Prozesse und sorgst für einen stabilen und sicheren Betrieb der Modelle. Gleichzeitig verwaltest Du die technologische Infrastruktur in der Google Cloud (Projekte, Instanzen, Pipelines, Rechte) und stellst sicher, dass die Cloud-Infrastruktur des Teams aktuellen Sicherheitsanforderungen entspricht.

Dein Beitrag

Du erstellst komplexe und performante Datensätze in BigQuery mittels SQL, die die unverzichtbare Grundlage für unsere Data-Science-Anwendungen bilden. Du gestaltest und implementierst unsere MLOps-Prozesse End-to-End und sorgst damit für die zuverlässige und skalierbare Produktivsetzung unserer Machine-Learning-Modelle. Mit Tools wie Terraform entwickelst Du unsere Cloud-Infrastruktur aktiv weiter und schaffst eine sichere und effiziente Arbeitsumgebung für das gesamte Team. Durch die Automatisierung von Daten-und Deployment-Prozessen ermöglichst Du es dem Data-Science-Team, Innovationen schneller zu entwickeln und in die Anwendung zu bringen.

Dein Umfeld

Du arbeitest in einem agilen, englischsprachigen Team, bestehend aus Team Lead, Data Scientists, Data Engineers und Digital Product Manager*innen - Teamspirit wird bei uns groß geschrieben Gemeinsam seid ihr verantwortlich für Entwicklung, Produktivsetzung und Betrieb von technisch hochwertigen Modellen und Algorithmen für die Marketing-Steuerung. Dein Team "Decision Intelligence" ist Teil unserer AI & Data Science Domain, die für die Entwicklung von statistischen und Machine-Learning-Modellen, sowie Generative AI Lösungen für bonprix verantwortlich ist.

Deine Freiheiten

Du übernimmst die technologische Verantwortung für unsere MLOps-Prozesse zusammen mit Deinen Data Engineer Kolleg*innen und gestaltest deren Weiterentwicklung maßgeblich mit. Du hast den Freiraum, neue Technologien und Architekturen zu evaluieren und deren Einführung im Team voranzutreiben, um unsere Data-Science-Infrastruktur zukunftsfähig zu machen. Du bringst Deine Ideen aktiv ein und prägst gemeinsam mit Deinem Team die strategische Ausrichtung unserer Daten-und ML-Plattformen. Du arbeitest eigenverantwortlich an Deinen Projekten und hast die Möglichkeit, Deine persönliche und fachliche Entwicklung durch anspruchsvolle Herausforderungen gezielt voranzutreiben.

Dein Tech Stack (nur für Tech-Stellen)

Python, Google Cloud Platform: - BigQuery - Vertex AI - Cloud Storage, Gitlab/Github, VS Code/PyCharm

Deine Qualifikationen

Deine Ausbildung

Du hast ein abgeschlossenes Studium oder eine vergleichbare Qualifikation im technischen oder naturwissenschaftlichen Bereich.

Deine Erfahrung

Du bringst fundierte praktische Erfahrung in der Konzeption und im Betrieb von MLOps-Pipelines zur Produktivsetzung von Machine-Learning-Modellen mit. Außerdem hast Du fundierte Erfahrung im Umgang mit Cloud-Plattformen, idealerweise der Google Cloud Platform (z. B. Vertex AI, BigQuery), und hast bereits mit Infrastructure-as-Code-Tools wie Terraform gearbeitet. Du bist es gewohnt, Aufgaben im Data Engineering eigenständig zu bearbeiten und qualitativ hochwertige Ergebnisse zu liefern. Idealerweise hast Du bereits mit E-Commerce-Daten (z. B. Webtracking-, User-, Kunden- und Marketing-Daten) gearbeitet.

Deine Skills

Du bringst gute Kenntnisse in Python und SQL, insbesondere im Kontext von Daten-Pipelines und BigQuery mit. Gleichzeitig hast Du praktische Erfahrung mit Cloud-Plattformen, idealerweise der Google Cloud Platform (GCP) und deren MLOps-Services (z. B. Vertex AI Pipelines) gesammelt. Du bist sicher im Umgang mit Infrastructure-as-Code-Tools, vorzugsweise Terraform und hast Erfahrung in der Konzeption und Umsetzung von CI/CD-Prozessen (z. B. mit GitHub Actions). Kenntnisse in Container-Technologien wie Docker sind von Vorteil. Idealerweise hast Du erste Erfahrungen im Handling unterschiedlicher Datenformate (Streams, Message Queues, Google PubSub, CSV, JSON, XML usw.). Deine guten Englischkenntnisse runden Dein Profil ab.

Deine Softskills

Du bist wissbegierig und offen Neues zu lernen oder zu erkunden und hast Lust als Teamplayer*in in einem cross-funktionalen, agilen Team zu arbeiten. Du hast Spaß daran, innovative Lösungen für anspruchsvolle Business Use Cases zu entwickeln. Gleichzeitig bist Du zuverlässig, strukturiert und übernimmst Verantwortung für Deine Aufgaben. Du bist offen für Feedback und bereit, Dich konstruktiv in die Weiterentwicklung des Teams einzubringen. Außerdem bist Du flexibel, kannst dich gut auf Veränderungen einstellen und siehst neue Herausforderungen als Chance zur Weiterentwicklung.

Und: Du hast Lust, Teil einer offenen, toleranten und bunten Unternehmenskultur zu werden und Deinen eigenen Beitrag dazu zu leisten? Bei uns ist jede*r willkommen Lass uns gern wissen, was Du brauchst, um bei uns Dein volles Potenzial zu entfalten.