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Data Engineer – Tracking & Behavioral Data (m/w/d)

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Summary

Data Engineer at INTERSPORT Digital in Heilbronn who designs and operates web/product tracking (Google Tag Manager), event schemas, and scalable ETL/ELT pipelines feeding A/B testing, personalization, and recommendations on a unified commerce platform. Core stack: SQL, Python, Snowflake, dbt, Prefect, Kafka, AWS, Pulumi.

Overview

In dieser Rolle gestalten Sie die datengetriebene Entwicklung der Customer Journey mit und arbeiten an der Unified Commerce Plattform mit, die Online- und Offline-Kanäle verbindet. Sie arbeiten eng mit Produkt, Engineering, UX, Analytics und Marketing zusammen, um Tracking-Setups, Event-Schemata und Datenerfassungen zu definieren und zu betreiben. Sie bauen skalierbare Pipelines und liefern Datenbasis für A/B-Tests, Personalisierung und Recommendation-Systeme. Dabei arbeiten Sie an modernen Data-Stack-Technologien und treiben datengetriebene Produktentscheidungen voran. Diese Position bietet die Möglichkeit, die digitale Erfahrung tausender Nutzer täglich zu gestalten und maßgeblich zu präz‑

Leistungen / Benefits
  • Flexible Arbeitszeiten
  • mobiles Arbeiten
  • Weiterbildungsangebote
  • Mitarbeiterrabatte
  • Weitere Benefits
Verantwortungsbereiche
  • Konzeption, Implementierung und Betrieb des Tracking-Setups für Web- und Produktdaten (z. B. Google Tag Manager)
  • Definition von Event-Schemata und Tracking-Plänen
  • Integration von Clickstream- und Behavioral Data in die Data Platform
  • Entwicklung und Betrieb skalierbarer ETL- und ELT-Pipelines
  • Bereitstellung der Datengrundlage für A/B-Tests, Personalisierung und Recommendation-Systeme
  • Arbeiten mit Kafka und eventbasierten Quellen; Systemintegration
  • Gewährleistung von Datenqualität, Consent Management, Governance und Datenschutz
  • Enge Zusammenarbeit mit Product Management, Engineering, UX, Analytics und Marketing
  • Beitrag zur Weiterentwicklung der Data Engineering Practice und Standards
  • Arbeiten in einem modernen Data Stack (Snowflake, dbt, Prefect, Kafka, AWS, Pulumi)
Zentrale Anforderungen
  • 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 serverseitiges Tagging
  • Erfahrung mit modernem 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
  • Eigenverantwortliche, strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise
  • Deutsch mindestens B2 und sicheres Englisch
  • Eigenverantwortliche Arbeitsweise
  • Strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise
  • Teamfähigkeit und enge Zusammenarbeit
  • SQL
  • Python
  • ETL/ELT

Skills

See also

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