Als Team Lead Data Engineering (m/w/d) verstärkst Du unsere Data & Analytics Unit und bist der Dreh- und Angelpunkt, um aus unsere Datenprodukte das Beste für Deichmann und unsere Kunden herauszuholen. Mit unseren innovativen Produkten, die wir in enger Kooperation mit den Fachbereichen entwickelt haben, sind wir direkt verzahnt mit dem Unternehmenserfolg. Werde Teil von Deichmann und hilf uns unsere Data & Analytics Plattform und Datenprodukte noch besser in die Enterprise Architektur, Unternehmenskultur und zukünftige Erfolgsgeschichte einzubetten.
Sind Sie bereit, sich zu bewerben Vergewissern Sie sich, dass Sie alle Verantwortlichkeiten und Aufgaben im Zusammenhang mit dieser Stelle verstehen, bevor Sie fortfahren.
Tätigkeiten
Führe und entwickle ein Team von Data Engineers. Sei ein technischer Mentor und Manager für Dein Team. Fördere die Spezialisierung Deiner Gruppe und vertiefe ihr Wissen, um eine führende Rolle im Bereich Data Engineering zu übernehmen.
Übernehme mit Deinem Team die Verantwortung für alle Services rund um unsere Datenprodukte und stelle sie zuverlässig und skalierbar über unser Data Mesh anderen Bereichen zur Verfügung.
Führe Produktteams bei der Umsetzung unserer Daten- und Analysestrategie indem Du neue Datenprodukte konzipierst, implementierst und über ihren Lebenszyklus betreust. Verwende agile Methoden und schaffe eine Umgebung des ständigen Lernens, der Integrität und der gegenseitigen Verantwortung.
Etabliere gemeinsam mit dem Plattform-Team eine professionelle Entwicklungsumgebung für Data Engineering, um die Performance, Skalierung und Kostentransparenz unserer Datenprodukte zu optimieren.
Sei leidenschaftlich daran interessiert, neue Technologien zu erkunden und deren volles Potenzial auszuschöpfen.
Anforderungen
Master-Abschluss in einem MINT-Fach (z.B. Physik, Mathematik, Informatik).
Mindestens 8 Jahre Erfahrung in einem Data-Engineering Umfeld, davon mindestens 3 Jahre in einer Führungsrolle.
Nachweisliche Erfolge bei der Bereitstellung von Datenprodukten von der Idee bis zur Implementierung.
Umfassende praktische Erfahrung in Cloud-Technologien (bevorzug MS Azure und Databricks). Ausgezeichnetes Verständnis von Data Modelling und Software-Engineering-Prinzipien, inklusive Code Reviews, automatisiertes Testen und CI/CD Konzepten.
Umfassende praktische Erfahrung mit Python, Apache Airflow, Apache Spark und dbt sind von Vorteil.
Bewerbungsprozess
Video-Interview
Triff das Team