Data Engineering Specialist

Mjamjam Petfood GmbH
Niederbayern, Germany
3 days ago
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Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Experience level
Expert
Working hours
Shift work
Languages
English, German

Tech stack

Artificial Intelligence Airflow Amazon Web Services Microsoft Azure Cloud Computing Information Engineering Data Warehousing Python (Programming Language) Scrum Methodology Power BI SQL Databases Tableau (Software)
+10 more
Web Analytics Data Processing Google Cloud Large Language Models Snowflake Git Information Technology Data Management Looker Analytics Software Version Control

Job description

Als Senior Data Engineering Specialist (m/w/d) bist du die treibende Kraft hinter unserer datengetriebenen Unternehmenskultur bei MjAMjAM. Du verantwortest die gesamte Datenlandschaft von der Rohdatenquelle bis zur entscheidungsreifen Analyse und sorgst dafür, dass Marketing, Vertrieb, Finance, Controlling und Management jederzeit auf verlässliche, qualitätsgesicherte Daten zugreifen können. Du entwickelst unsere Snowflake-Data-Warehouse-Infrastruktur strategisch weiter und etablierst verbindliche Standards für Datenqualität, Monitoring und Nachvollziehbarkeit. Dabei befähigst du Fachbereiche durch saubere Datenzugänge, aussagekräftige Dashboards und fundierte Analysen inklusive KI- und LLM-gestützter Auswertungen. Deine Arbeit schafft die Grundlage, auf der MjAMjAM als datengetriebenes Unternehmen nachhaltig wächst und Entscheidungen mit Substanz trifft.

Bei MjAMjAM bist du…

  • Macher

… du packst an und bringst Dinge ins Rollen. Du wartest nicht darauf, dass Daten von selbst sauber werden oder Pipelines sich selbst optimieren. Du gestaltest aktiv, setzt Standards und treibst Verbesserungen konsequent voran.

  • Veränderer

… du hinterfragst den Status quo und erkennst, wo Datensilos Entscheidungen verlangsamen. Du entwickelst neue Strukturen, Prozesse und Architekturen, die MjAMjAM auf das nächste Level heben.

  • Problemlöser

… Komplexe Datenprobleme sind für dich kein Hindernis, sondern eine Einladung. Du analysierst Ursachen, entwickelst pragmatische Lösungen und sorgst dafür, dass aus Chaos belastbare Erkenntnisse werden.

  • Analytischer Denker

… du durchdringst komplexe Zusammenhänge mit Leichtigkeit und weißt, welche Daten wirklich relevant sind. Du verbindest technisches Tiefenwissen mit strategischem Weitblick und leitest daraus klare Handlungsempfehlungen ab.

  • Kommunikationstalent

… du übersetzt technische Datenkonzepte in verständliche Sprache für Nicht-Techniker. Du berätst Fachbereiche auf Augenhöhe, baust Vertrauen in Daten auf und machst datengetriebenes Denken im gesamten Unternehmen erlebbar.

Requirements

Mehrjährige Berufserfahrung im Bereich Data Engineering und/oder Data Science, idealerweise in einem agilen, wachstumsorientierten Unternehmensumfeld

  • Fundierte Kenntnisse in Datenqualitätsmanagement, Pipeline-Orchestrierung (z. B. Apache Airflow, dbt) und Snowflake als Data Warehouse
  • Sichere Kenntnisse in SQL und Python für Datenverarbeitung, Analyse und Automatisierung
  • Erfahrung im Umgang mit heterogenen Datenquellen (ERP, CRM, Web-Analytics, Social Media, Ads, externe Daten)
  • Analytisches, strukturierendes Denken und die Fähigkeit, komplexe Datenzusammenhänge verständlich aufzubereiten und zu kommunizieren
  • Ausgeprägte Kommunikationsstärke und die Fähigkeit, technische Inhalte für nicht-technische Stakeholder verständlich zu übersetzen
  • Selbstständige, strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise
  • Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
  • Abgeschlossenes Studium in Informatik, Mathematik, Statistik, Wirtschaftsinformatik oder einem vergleichbaren Fachbereich

Zusatzqualifikationen (Nice to have):

  • Erfahrung mit KI- und LLM-gestützten Auswertungen und deren praktischer Anwendung im Business-Kontext
  • Kenntnisse in modernen BI-Tools (z. B. Tableau, Looker, Power BI) zur Erstellung von Dashboards und Reports
  • Erfahrung in der FMCG-, E-Commerce- oder Petfood-Branche von Vorteil
  • Kenntnisse in Cloud-Infrastrukturen (z. B. AWS, GCP, Azure) und deren Zusammenspiel mit Data-Warehouse-Lösungen
  • Erfahrung in der fachlichen Führung oder im Mentoring von Kolleginnen und Kollegen im Datenbereich
  • Kenntnisse in Versionskontrolle (z. B. Git) und agilen Arbeitsmethoden (z. B. Scrum, Kanban)
  • Erfahrung mit Marketing-Attribution-Modellen und Performance-Marketing-Daten

Benefits & conditions

Neue berufliche Herausforderungen und abwechslungsreiche Aufgaben

  • Betriebliches Gesundheitsmanagement und betriebliche Altersvorsorge
  • Flexible Arbeitszeitmodelle
  • Familiäres Arbeitsumfeld an einem modernen Arbeitsplatz
  • Feel Good Benefits, Social Benefits & Operational Benefits wie bspw. Bürohunde, Firmenfeiern & Weiterbildungsbudget

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