Data Engineer - Tracking & Behavioral Data

Intersport

Heilbronn, Germany

7 days ago

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Role details

Contract type

Permanent contract

Employment type

Full-time (> 32 hours)

Working hours

Shift work

Languages

English, German

Job source

de.indeed.com

Tech stack

A/B Testing Amazon Web Services Data Analysis Clickstream Information Engineering Data Governance Data Infrastructure Extract Transform Load (ETL) Google Analytics Python (Programming Language) SQL Databases Data Streaming

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Google Tag Manager Pulumi Snowflake Apache Kafka Terraform

Job description

Du konzipierst, implementierst und betreibst unser Tracking-Setup für Web- und Produktdaten, unter anderem mit Google Tag Manager.
Du definierst Event-Schemata und Tracking-Pläne und stellst eine konsistente Erfassung relevanter Customer-Journey-Signale sicher.
Du integrierst Clickstream- und Behavioral Data aus Suche, Navigation, Recommendations, Produktseiten und Conversion-Prozessen in unsere Data Platform.
Du entwickelst und betreibst skalierbare ETL- und ELT-Pipelines sowie wiederverwendbare Datenprodukte.
Du schaffst die Datengrundlage für A/B-Tests, Personalisierung und Recommendation-Systeme.
Du arbeitest mit Kafka und eventbasierten Datenquellen und integrierst unterschiedliche Systeme in unsere Plattform.
Du stellst Datenqualität, Consent Management, Governance und Datenschutz bei verhaltensbezogenen Daten sicher.
Du arbeitest eng mit Product Management, Engineering, UX, Analytics und Online Marketing zusammen.
Du bringst dich in unsere Data Engineering Practice ein und entwickelst gemeinsame Standards und Arbeitsweisen weiter.

Requirements

Mehrjährige Erfahrung im Data Engineering oder in einer vergleichbaren technischen Datenrolle.
Sehr gute Kenntnisse in SQL und Python sowie Erfahrung mit ETL/ELT und Datenmodellierung.
Fundierte Erfahrung mit Web- und Product Tracking, insbesondere Event Tracking und Clickstream-Daten.
Sehr gute Kenntnisse im Google Tag Manager, idealerweise auch im serverseitigen Tagging.
Erfahrung mit einem modernen Data Stack, idealerweise Snowflake, dbt und Prefect.
Erfahrung mit Kafka oder vergleichbaren Event- und Streaming-Technologien.
Kenntnisse in AWS sowie idealerweise Infrastructure as Code mit Pulumi oder Terraform.
Verständnis für Consent Management, DSGVO, Datenqualität und Data Governance.
Eine eigenverantwortliche, strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise.
Deutsch mindestens B2 und sicheres Englisch., * Erfahrung mit GA4, serverseitigem Tracking oder einer Customer Data Platform.
Kenntnisse im Bereich A/B-Testing und CRO.
Erfahrung mit Personalisierungs- oder Recommendation-Daten.
Kenntnisse mit Search- oder Discovery-Systemen wie Algolia.
Erfahrung im E-Commerce-, Marktplatz- oder Plattformumfeld.

Benefits & conditions

Direkter Einfluss auf Tracking, Personalisierung und datengetriebene Produktentscheidungen entlang der Customer Journey.
Enge Zusammenarbeit mit Product, Engineering, UX, Analytics und Marketing.
Eine gemeinsame Data Engineering Practice mit fachlichem Austausch und klaren Standards.
Flexible Arbeitszeiten, mobiles Arbeiten, Weiterbildungsangebote, Mitarbeiterrabatte und weitere Benefits.