Data Engineer (w/m/x)

Douglas; Düsseldorf; Vor Ort; EUR 55.000 - 85.000; Vollzeit

Zusammenfassung

DOUGLAS Group sucht eine/n Data Engineer zur Unterstützung unserer Snowflake-Lakehouse-Plattform. Du entwickelst klar definierte Datenprodukte, baust DBT-Modelle, erweiterst DataVault-Entities und pflegst Schema-Tests.

Du bringst Grundkenntnisse in SQL, Python und Git mit und arbeitest eng mit Senior Engineers, Analytics Engineers und dem Product Owner zusammen. Deutsch und Englisch sicher in Wort und Schrift, offenes Kommunikationsverhalten, Teamplayer.

Qualifikationen

• Erste praktische Erfahrung im Data Engineering oder vergleichbare techn. Disziplin.
• Grundlegende SQL-Kenntnisse vorhanden; erste Berührung mit DBT ist willkommen
• Python-Grundkenntnisse für Datenverarbeitung oder Automatisierung vorhanden
• Konzeptionelles Verständnis für Datenmodellierung (DataVault/Kimball) vorhanden oder Lernbereitschaft
• Versionierung mit Git, Pull Requests und Code Reviews
• Strukturierte Arbeitsweise, klare Kommunikation und Ticket-Updates
• Deutsch und Englisch sicher in Wort und Schrift

Aufgaben

• Mit bestehenden Snowflake-Lakehouse-Plattform arbeiten und klare Tasks bearbeiten
• DBT-Modelle nach Templates bauen und SQL-Transformationen schreiben
• Bestehende DataVault-Entities erweitern und Satellite-Attribute hinzufügen
• Schema-Tests in DBT pflegen und Data Quality melden
• Dokumentation aktualisieren und Modelle kommentieren
• In Sprint-Zeremonien aktiv mitwirken und Aufgaben zuverlässig abschließen
• Zusammenarbeit mit Senior Engineers, Analytics Engineers und Product Owner

Kenntnisse

Data Engineering

SQL

Python

Datenmodellierung

Git

Tools

DBT

Git

Jobbeschreibung

AUFGABEN MIT IMPACT

• Innerhalb unserer bestehenden Snowflake-Lakehouse-Plattform arbeitest du an klar definierten Datenprodukt-Tasks und bringst dich aktiv in den Entwicklungsprozess ein
• DBT-Modelle baust du nach bestehenden Templates, schreibst einfache SQL-Transformationen und arbeitest innerhalb unserer etablierten Projektstruktur
• Bestehende DataVault-Entities erweiterst du nach Vorlage – zum Beispiel durch das Hinzufügen neuer Satellite-Attribute – und lernst dabei Schritt für Schritt die Konzepte von Hub, Link und Satellite kennen
• Schema-Tests in DBT pflegst und erweiterst du, verstehst Source Freshness und meldest Datenqualitätsprobleme strukturiert ans Team
• Bestehende Dokumentation – darunter Attributbeschreibungen und Quellfeld-Mappings – pflegst du gewissenhaft und kommentierst eigene Modelle nach vorgegebenen Standards
• In Sprint-Zeremonien bringst du dich aktiv ein, bearbeitest klar abgegrenzte Tasks zuverlässig und fragst proaktiv nach, wenn Klärungsbedarf besteht
• In enger Zusammenarbeit mit Senior Engineers, Analytics Engineers und dem Product Owner lernst du die relevanten Quellsysteme – SAP, E-Commerce und CRM – auf konzeptioneller Ebene kennen

Deine Skills

• Erste praktische Erfahrung im Bereich Data Engineering oder einer vergleichbaren technischen Disziplin bringst du mit – zum Beispiel aus dem Studium, einer Ausbildung oder einem Praktikum
• Grundlegende SQL-Kenntnisse sind vorhanden; erste Berührungspunkte mit DBT oder ähnlichen Transformations-Frameworks sind ein willkommenes Plus
• Python-Grundkenntnisse für Datenverarbeitung oder Automatisierung bringst du mit und möchtest diese im Arbeitsalltag weiter ausbauen
• Konzeptionelles Verständnis für Datenmodellierung – zum Beispiel DataVault- oder Kimball-Prinzipien – ist vorhanden oder du bist motiviert, es dir strukturiert anzueignen
• Mit versionsbasierten Workflows wie Git, Pull Requests und Code Reviews hast du erste Erfahrungen gesammelt oder bist bereit, dich darin einzuarbeiten
• Aufgaben gehst du strukturiert an, aktualisierst deinen Ticket-Status zuverlässig und kommunizierst offen, wenn du fachliche Orientierung benötigst
• Auf Deutsch und Englisch kommunizierst du sicher – schriftlich wie mündlich

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As an international employer, we stand for equal opportunities and diversity.

We therefore welcome applications from mothers, fathers, people with disabilities and people from the LGBTQIA+ community.

Please let us know if, for example, we should use a gender-neutral pronoun, if you need barrier-free access to our offices or if we should allow more time for the application process.

We look forward to hearing from you!

About The DOUGLAS Group

The DOUGLAS Group, with its commercial brands DOUGLAS, NOCIBÉ, Parfumdreams and Niche Beauty, is the number one omnichannel premium beauty destination in Europe. The DOUGLAS Group is inspiring customers to live their own kind of beauty by offering a unique assortment online and in around 1,970 stores. With unparalleled size and access to customers, the DOUGLAS Group is the partner of choice for brands and offers a premium range of selective and exclusive brands as well as own corporate brands. The assortment includes fragrances, color cosmetics, skin care, hair care, accessories as well as beauty services. Strengthening its successful omnichannel positioning while consistently developing superior customer experience is at the heart of the DOUGLAS Group strategy "Let it Bloom". The winning business model is underpinned by the Group's omnichannel proposition, leading brands, and data capabilities. In the financial year 2024/25, the DOUGLAS Group generated sales of 4.58 billion euros and employed more than 19,900 people across Europe. The DOUGLAS Group (Douglas AG) is listed at the Frankfurt Stock Exchange.