Lead Data Engineer
Role details
Job location
Tech stack
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.