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Data engineer (m/w/d)

Lüneburg
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Data Engineer
Inserat online seit: 20 Januar
Beschreibung

ADFERENCE ist ein innovatives Technologie-Unternehmen für Online Marketing-Optimierung. Seit 2019 ist ADFERENCE ein Tochter-Unternehmen des Fashion-Tech-Anbieters ABOUT YOU. Unsere Werbe-Technologie für Amazon unterstützt Werbetreibende dabei, automatisiert Kampagnen zu erstellen sowie die richtige Budgetverteilung für Millionen von Werbeanzeigen zu setzen. Zu unseren Kunden zählen E-Commerce Unternehmen wie Snocks, Spreadshirt und Lampenwelt sowie große Marketingagenturen.

Für unser Product Development Team sind wir aktuell auf der Suche nach Verstärkung als

Data Engineer (m/w/d)

der/die unsere interne Datenplattform weiter ausbaut und unsere Produktteams dabei unterstützt, datengetriebene Features schneller und zuverlässiger bereitzustellen. Du wirst Teil unseres Engineering-Foundation-Chapters und arbeitest eng mit DevOps, Product Engineers und weiteren Data Engineers zusammen. Gemeinsam entwickelt, betreibt und verbessert ihr die Systeme, die unsere Produkte im Hintergrund antreiben. In enger Zusammenarbeit mit unseren cross-funktionalen Engineering-Teams hilfst du außerdem dabei, aus unseren Daten belastbare und wirkungsvolle Insights zu generieren.

Das erwartet dich bei uns

1. Design und Entwicklung neuer datengetriebener Features für interne und externe Produkte in enger Zusammenarbeit mit Frontend-, Backend- und Product Engineers

2. Entwicklung und Betrieb skalierbarer, gut dokumentierter Datenpipelines mit Airflow und dbt auf Snowflake und weiteren modernen Cloud-Tools
3. Aufbau interner Tools, APIs und Utilities, um Daten für Engineering- und Produktteams besser zugänglich und nutzbar zu machen
4. Mitwirkung an Architektur und Implementierung neuer Datenprodukte – von Ingestion über Modellierung bis hin zur Bereitstellung
5. Aufbau und Überwachung von Datenqualität, Aktualität und Systemzustand (Observability als fester Bestandteil aller Lösungen)
6. Aufbau und Pflege von CI/CD-Workflows für DAGs, dbt-Modelle und Plattform-Konfigurationen nach GitOps-Prinzipien
7. Analyse und Behebung von Pipeline-Problemen und Performance-Engpässen sowie kontinuierliche Verbesserung von Stabilität und Laufzeiten
8. Enge Zusammenarbeit mit Produktteams zur Vereinfachung und Skalierung von Data-Workflows
9. Mitarbeit an Plattform-Verbesserungen wie Kostenoptimierung, Tracking von Modellläufen sowie effizienter Nutzung von Compute- und Storage-Ressourcen

Das bringst du mit

10. 2–4 Jahre Erfahrung im Bereich Data Engineering oder in plattformnahen Backend-Rollen

11. Fundierte Erfahrung mit Task-Orchestrierung (z. B. Airflow oder vergleichbare Tools), dbt (Core oder Cloud) für Datenmodellierung, Snowflake oder vergleichbaren Cloud Data Warehouses, SQL und Python für Scripting und operative Logik, CI/CD-Pipelines (z. B. GitHub Actions)
12. Vertrautheit mit Monitoring und Observability (z. B. Datadog, Data-Freshness-Checks)
13. Freude an der Arbeit an der Schnittstelle zwischen Datenpipelines, Infrastruktur und Developer Experience

Nice-to-have

14. Erfahrung mit kostenbewusstem Datenbetrieb oder Platform Governance
15. Berührungspunkte mit ML-Workflows sowie Validierung von Modellen und Daten

Benefits

16. Hybrid working

17. Täglich frisches Obst

18. Exklusive Mitarbeiter Rabatte

19. Kostenlose Getränke

20. Company Events

21. Mobilitätszuschlag

22. Flexible Arbeitszeiten

23. Betriebliche Altersvorsorge

24. Weiterbildungs- angebote

25. Hunde erlaubt

26. Remote

27. Feedbackkultur

28. Firmenfahrrad

Du findest, das beschreibt genau dich? Dann freuen wir uns über deine digitale Bewerbung unter Angabe des frühestmöglichen Eintrittstermins, deiner Gehaltsvorstellung und ggf. Einblicken in deine bisherige Arbeit.

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