Lead Data Engineer

hallo theo
Berlin, Germany
3 days ago

Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Working hours
Regular working hours
Languages
German
Experience level
Senior

Job location

Berlin, Germany

Tech stack

API
Artificial Intelligence
Airflow
Google BigQuery
Software as a Service
Code Review
Continuous Integration
Information Engineering
Django
Python
SQL Databases
Flask
Large Language Models
Backend
FastAPI
Terraform

Job description

Als Lead Data Engineer (w/m/d) baust du das Datenfundament, auf dem Theos AI-Produkte laufen. Wir bauen das AI-Operating-System für die Immobilienverwaltung und deine Mission ist es die Daten für unsere Agenten und Automatisierungen bereitzustellen.

Du übernimmst eine Lead-IC-Rolle an der Schnittstelle aus Tech Lead, Architekt:in und hands-on Engineer und prägst maßgeblich das Design und die Entwicklung unserer Datenschicht: von der Extraktion aus Dokumenten und operativen Systemen bis zur produktionsreifen Bereitstellung für unsere AI-Produkte., * Du baust und betreibst die Datenschicht, die unsere AI-Agenten und Automatisierungen mit verlässlichem, gut strukturiertem Kontext versorgt. Das bildet die Grundlage dafür, dass unsere Systeme und Produkte korrekte Entscheidungen treffen.

  • Du setzt den Engineering-Standard für das Data-Team: von Testing, CI/CD und Code Review bis zu Observability, Incident Response und Support-Prozessen.
  • Du arbeitest hands-on an der Umsetzung mit Tools wie dbt, Airflow und BigQuery und entwickelst eigene Datenpipelines.
  • Du triffst Architekturentscheidungen für unseren gesamten Data Stack: von der Ingestion über die Transformation bis zum Bereitstellen der Daten für unsere Produkte.
  • Du coachst andere Engineers durch Pairing, 1:1s und technische Führung und hebst so das Niveau des gesamten Teams.
  • Du arbeitest eng mit Senior TPM, VP Product und Stakeholdern zusammen und bringst technische Perspektiven aktiv in Roadmap-Entscheidungen und Trade-offs ein.
  • Du arbeitest schnell, pragmatisch und in kleinen Inkrementen, mit einem klaren Fokus auf produktive Auslieferung, Einfachheit und nachhaltige Qualität.

Requirements

  • Du bringst mindestens 4 Jahre Erfahrung in Software- oder Data Engineering mit.
  • Du nutzt AI-gestützte Tools selbstverständlich über deinen gesamten Entwicklungsprozess hinweg.
  • Du hast tiefe praktische Erfahrung mit SQL, Python und dbt.
  • Du hast nachweislich produktive Datenpipelines aufgebaut und betrieben und kennst die Anforderungen an Zuverlässigkeit, Wartbarkeit und Skalierung aus der Praxis.
  • Du denkst stark in Reliability, Testbarkeit und Maintainability und setzt hohe technische Qualitätsmaßstäbe.
  • Du denkst Daten vom Konsum durch AI-Systeme her und baust die Datenschicht so, dass Agenten und Automatisierungen zuverlässig darauf aufsetzen können.
  • Du verfügst über Hands-on-Erfahrung mit GCP, insbesondere mit BigQuery und Cloud Composer / Airflow, oder mit vergleichbaren Technologien.
  • Du triffst pragmatische Entscheidungen zwischen SaaS-Lösungen und Custom Build, zum Beispiel bei Tools wie Airbyte oder Fivetran.
  • Du bringst ein gutes Gespür für Priorisierung, Discovery und Zerlegung komplexer Arbeit mit und übernimmst Verantwortung und Ownership für deine Aufgaben.
  • Du verfügst über Deutschkenntnisse auf C1-Niveau oder höher und hast Erfahrung im deutschsprachigen Arbeitsumfeld.

Von Vorteil

  • Ein starkes Bewusstsein für Datenschutz und Security sowie ein klarer Umgang mit sensiblen Kund:innendaten.
  • Du hast Erfahrung mit Terraform der vergleichbarer Infrastructure as Code.
  • Erfahrung mit Python-Backend-Frameworks wie FastAPI, Flask oder Django.
  • Erfahrung im Betrieb von Backend-APIs in Produktion, inklusive Verfügbarkeit, Performance und Incident Response.
  • Erfahrung mit der Integration von LLMs und agentenbasierten Workflow in Engineering-Prozesse und der Unterstützung anderer beim Upskilling in diesem Bereich.

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