Data Engineer Mid-Level (m/w/d)

Octopus Energy Germany GmbH; Berlin; Vor Ort; EUR 70.000 - 90.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Aktienoptionen der Octopus EnergyGroup

Nahverkehrszuschuss

Mittagessen-Zuschuss

Fahrradleasing

Betriebliche Altersvorsorge

Betreute Kinderbetreuung

Zusammenfassung

Energy Metering Germany GmbH sucht einen vielseitigen Mid-Level Data Engineer (m/w/d). Du bist das Bindeglied zwischen robuster Data-Lakehouse-Infrastruktur, analytischem Reporting mit Lightdash und Streamlit sowie angewandten Data-Science-Use-Cases.

Du begleitest Daten entlang ihres Lebenszyklus von Rohdatenaufnahme über automatisierte Modelle bis hin zu interaktiven Dashboards und ML-Anwendungen. Du entwickelst Pipelines in Databricks, modellierst mit dbt und verantwortest Governance, Qualität

Qualifikationen

• Mindestens 2–4 Jahre Praxis im Data Engineering, Analytics Engineering oder ähnlicher Rolle.
• Fundierte Praxis mit Databricks (Delta Lake, Unity Catalog), dbt und Apache Airflow.
• Erfahrung mit Lightdash oder BI-Tools, Streamlit sowie Python (Pandas, PySpark, scikit-learn).
• Sehr gutes SQL-Know-how, inklusive Performance-Tuning und Joins; Git/CI/CD bekannt.

Aufgaben

• Daten entlang des Lifecycle vom Lakehouse bis zu interaktiven Dashboards betreuen.
• Konstruktion und Optimierung performanter Pipelines in Databricks.
• Datenmodellierung mit dbt; Orchestrierung robuster DAGs via Airflow.
• Governance, Data Quality-Prüfungen, Data Lineage und Cluster-Optimierung.
• Aufbau semantischer Metrik-Schichten und Self-Service-BI in Lightdash.
• Entwicklung von Data Apps in Python (Streamlit) und ML-Use-Cases.

Kenntnisse

Databricks

dbt

Apache Airflow

Lightdash

Streamlit

Python

SQL

Data Modeling

Tools

Databricks

dbt

Apache Airflow

Lightdash

Streamlit

Jobbeschreibung

Energie neu denken. Infrastruktur neu bauen. Zukunft neu gestalten – bei der Energy Metering Germany GmbH, einem Unternehmen der Octopus Energy Group. Als innovativer Messstellenbetreiber treiben wir die Energiewende nicht nur voran – wir setzen sie technisch um. Digital, skalierbar und kompromisslos praxisorientiert. Von der Installation intelligenter Messsysteme inklusive Smart Meter Gateway über moderne Wallbox-Lösungen für Privathaushalte bis hin zu komplexen 1:n-Lösungen und CLS-Management nach §14a und §9 EnWG – wir bauen die vernetzte Energieinfrastruktur von morgen. Sicher, normkonform und hochautomatisiert. Unser Anspruch: Messstellenbetrieb neu definieren – als Rückgrat eines flexiblen, datengetriebenen Energiesystems. Dafür kombinieren wir regulatorische Exzellenz mit technischer Umsetzungskompetenz und operativer Geschwindigkeit. Wenn du nicht nur verwalten, sondern gestalten willst – dann baue mit uns das Energy Metering der nächsten Generation. Für den weiteren Ausbau und Betrieb unserer modernen Daten- und Analytics-Landschaft suchen wir einen vielseitigen Mid-Level Data Engineer (m/w/d). In dieser Rolle bist du das Bindeglied zwischen robuster Data-Lakehouse-Infrastruktur, analytischem Reporting mit Lightdash und Streamlit und angewandten Data-Science-Use-Cases.

Deine Aufgaben:

Du begleitest Daten entlang ihres gesamten Lebenszyklus – von der Rohdatenaufnahme im Lakehouse über automatisierte Datenmodelle bis hin zu interaktiven Dashboards und Machine-Learning-gestützten Datenanwendungen.

• Lakehouse und Data Engineering (ca. 50%):
• Konzeption, Aufbau und Tuning performanter Pipelines auf Basis von Databricks.
• Datenmodellierung mit dbt sowie Orchestrierung robuster DAGs via Apache Airflow.
• Governance und Performance:
• Etablierung automatisierter Data-Quality-Prüfungen, Data Lineage und Cluster-Optimierung.
• Analytics und Data Apps (ca. 25%):
• Aufbau einer semantischen Metriken-Schicht und Self-Service-BI in Lightdash.
• Entwicklung interaktiver Analyse-Tools und Data Apps in Python (Streamlit).
• Data Science und ML (ca. 25%):
• Explorative Analysen, Prototyping und Training von ML-Modellen (z. B. Prognosen, Anomalien).
• MLOps und Business-Integration:
• Experiment-Tracking auf Databricks und Bereitstellung der Ergebnisse für Fachbereiche.

Dein Profil:

• Berufserfahrung:
• Mindestens 2–4 Jahre Praxis im Data Engineering, Analytics Engineering oder einer vergleichbaren Rolle.
• Core Engineering Stack:
• Fundierte Praxis mit Databricks (Delta Lake, Unity Catalog), dbt und Apache Airflow.
• BI und Data Apps:
• Erfahrung mit Lightdash (oder Interesse an code-basierter BI) sowie mit Streamlit.
• Code und Datenbanksprachen:
• Exzellentes SQL (Performance-Tuning, komplexe Joins) und sehr gutes Python (pandas, PySpark, scikit-learn).
• Methodik und Best Practices:
• Routinierter Umgang mit Git / CI/CD und modernen Modellierungskonzepten (Star-Schema).
• Mindset und Sprachen:
• Pragmatische Hands-on-Mentalität, starke Kommunikationsfähigkeit und sehr gutes Deutsch und Englisch.

Deine Benefits bei uns:

• Vergünstigungen und Vorsorge:
• Aktienoptionen der Octopus Energy Group Ltd.
• Monatlicher Zuschuss zum Nahverkehrsticket
• Monatlicher Zuschuss zum Mittagessen
• Vergünstigtes Fahrradleasing
• Betriebliche Altersvorsorge- Nachhaltig unterwegs mit unserem E-Auto-Leasing
• Familie
• Beratungsangebote und Unterstützung bei Kinderbetreuung über HeyNanny
• Monatlicher Zuschuss zur Kinderbetreuung
• Elterngeld-Bonus: Wir stocken dein Elterngeld für 3 Monate auf, damit du deine Elternzeit entspannter genießen kannst
• Sport und Gesundheit
• Zuzahlungen zu Fitness- Angeboten über Wellpass
• Förderung deines mentalen Wohlbefindens mit unserem Partner Open Up
• Lernen und Weiterbil...(Lesen Sie die vollständige Jobbeschreibung auf der Seite des Partners)