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INTERSPORT Deutschland eG
11 – 50 Dipendenti
Commercio al dettaglioOspitalitàViaggi
INTERSPORT Deutschland eG è una cooperativa tedesca di articoli sportivi con un'attività dedicata agli eventi e all'accoglienza, incentrata su redblue, uno spazio multifunzionale nella regione di Heilbronn-Franconia. Il team offre spazi flessibili e supporto completo per incontri aziendali, fiere, conferenze, concerti, programmi culturali e altri eventi pubblici o privati, inclusi il coordinamento delle prenotazioni, l'accoglienza e i servizi per i visitatori.
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Offerte dell’azienda

Data Engineer – Fulfillment e Logistica (Da remoto in Germania)

Crea prodotti dati per il fulfillment e la logistica della piattaforma e-commerce di INTERSPORT. Sviluppa pipeline, modelli di dati e integrazioni di tracciamento per ordini, consegne, resi e performance dei partner.

DEGermaniaDa remotoTempo pienoIntermedioSeniorLingua Richiesta: tedescoLingua Richiesta: ingleseIngegnere dei dati
AWSETLKafkaPythonSQLTerraform

Descrizione

  • Crea e gestisci prodotti dati scalabili insieme a pipeline ETL ed ELT per i flussi di lavoro di fulfillment e logistica.
  • Collega i dati provenienti da piattaforme di gestione degli ordini, marketplace, fornitori di spedizioni e servizi di tracciamento.
  • Crea modelli di dati per spedizioni, consegne, resi, rimborsi e performance dei partner.
  • Sviluppa la base dati per il monitoraggio degli SLA, l’analisi delle performance e i dashboard operativi.
  • Fornisci dati di fulfillment e tracciamento ai team di prodotto e ai servizi digitali, incluso il Servizio Clienti.
  • Collega fonti di dati basate sugli eventi, incluso Kafka.
  • Mantieni gli standard di qualità, governance e privacy dei dati.
  • Amplia le funzionalità di monitoraggio e i controlli automatizzati della qualità.
  • Collabora con Product Management, Engineering e Operations in tutta l’azienda.
  • Assumi la responsabilità dei prodotti dati, dai requisiti aziendali alle operazioni in produzione.
  • Contribuisci allo sviluppo della practice di Data Engineering attraverso standard condivisi e modalità di lavoro efficaci.

Requisiti

  • Diversi anni di esperienza nel Data Engineering o in un ruolo correlato.
  • Solida conoscenza pratica di SQL e Python.
  • Esperienza pratica con processi ETL o ELT e modellazione dei dati.
  • Esperienza nell’integrazione di sistemi operativi o transazionali e API.
  • Esperienza con piattaforme dati moderne; sono preferibili Snowflake, dbt e Prefect.
  • Esperienza con Kafka o tecnologie comparabili di event streaming.
  • Conoscenza dei servizi cloud AWS.
  • È preferibile l’esperienza con Infrastructure as Code tramite Pulumi o Terraform.
  • Solida comprensione delle pratiche di qualità dei dati e Data Governance.
  • Esperienza di lavoro con team multifunzionali di prodotto o sviluppo software.
  • Stile di lavoro autonomo, organizzato e orientato alle soluzioni.
  • Tedesco a livello B2 o superiore e inglese fluente.
  • L’esperienza con dati relativi a ordini, fulfillment, logistica o spedizioni costituisce un plus.
  • La familiarità con sistemi OMS, dei vettori o di tracciamento e con le relative interfacce costituisce un plus.
  • L’esperienza nel monitoraggio degli SLA o delle performance, o nella gestione dei partner basata sui dati, costituisce un plus.
  • La conoscenza di Data Mesh e di prodotti dati orientati ai domini costituisce un plus.
  • L’esperienza con piattaforme di BI come Looker, Metabase o Power BI costituisce un plus.
  • L’esperienza nel commercio elettronico, nei marketplace o in aziende basate su piattaforme costituisce un plus.

Benefit

  • Orari flessibili.
  • Possibilità di lavoro mobile.
  • Opportunità di crescita professionale.
  • Sconti per i dipendenti.
  • Ulteriori benefit per i dipendenti.
  • Lavora con uno stack dati moderno che include Snowflake, dbt, Prefect, Kafka, AWS e Pulumi.
  • Contribuisci direttamente all’efficienza del fulfillment, alla qualità delle consegne e alle performance dei partner.
  • Collabora a stretto contatto con Product, Engineering e Operations.
  • Entra a far parte di una practice collaborativa di Data Engineering focalizzata sulla condivisione delle conoscenze e su standard coerenti.

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