Wir sind ein führender Anbieter in Europa im Bereich Live Commerce und bieten als Medienplattform die unterhaltsamste Form des Shoppings. Mit unserem kuratierten Produktsortiment aus den Bereichen Fashion, Schmuck, Beauty, Wellness, Haushalt sowie Home & Living begeistern wir täglich eine Vielzahl Zuschauer:innen, Fans und Follower auf allen Kanälen: im TV, im Onlineshop und in den sozialen Medien. Durch die vernetzte Inszenierung von Lifestyle-Themen und Markenwelten sind wir Innovationstreiber für kanalübergreifendes Shopping-Entertainment. Die Kund:innen entscheiden, wann und wo sie bei HSE shoppen. Was Dich erwartet: Du entwickelst und betreibst ein modernes Data Lakehouse auf Basis von Cloud-Technologien und optimierst ETL-Prozesse für unsere Data-Warehouse-Infrastruktur. Du konzipierst skalierbare Datenarchitekturen und implementierst automatisierte Datenpipelines mit AWS, Python und SQL für Business-Intelligence-Lösungen. Du arbeitest eng mit Data-Science- und Machine-Learning-Teams zusammen, um leistungsstarke Analytics-Lösungen und datenbasierte Produkte bereitzustellen. Du optimierst Datenverarbeitungsprozesse und stellst die Performance unserer AWS-basierten Datenplattform für E-Commerce-Analytics-Anwendungen sicher. Du evaluierst neue Cloud-Services und Big-Data-Technologien zur kontinuierlichen Weiterentwicklung unserer Dateninfrastruktur und Plattform-Capabilities. Du arbeitest in agilen DevOps-Teams und implementierst Continuous-Integration-Praktiken für Data-Engineering-Workflows und Deployments. Was Du mitbringst: Du verfügst über ein abgeschlossenes Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik oder über eine vergleichbare Qualifikation im Bereich Data Engineering oder verwandten Fachgebieten. Du bringst fundierte Erfahrung mit AWS und Platform Engineering mit. Du bist sicher in der Automatisierung von Build- und Deployment-Prozessen mit CI/CD-Tools wie GitLab Pipelines oder GitHub Actions. Du beherrschst Python im Data-Engineering-Kontext und hast praktische Erfahrung mit Cloud-Technologien, ETL-Tools und Data-Pipeline-Frameworks. Du kennst Dich mit Business-Intelligence-Plattformen, insbesondere Snowflake, Analytics-Lösungen sowie Komponenten von Machine-Learning-Infrastrukturen aus. Du arbeitest gerne in agilen Teams nach Scrum-Methoden und bringst DevOps-Erfahrung in Data-Engineering-Umgebungen mit, zum Beispiel mit Terraform. Du sprichst fließend Englisch; Deutschkenntnisse sind ein Plus. Du überzeugst durch ein analytisches Mindset, Begeisterung für innovative Big-Data-Technologien und Teamgeist in der cross-funktionalen Projektarbeit. Du bist bereit, zwei Tage pro Woche vor Ort an unserem Campus zu arbeiten. Wir freuen uns auf Deine Bewerbung!