wir als nachhaltig agierendes Familienunternehmen mit mehr als 2.000 Filialen in Deutschland, Österreich und den Niederlanden und einem mehrfach ausgezeichneten Online Shop einer der größten Omnichannel-Anbieter im europäischen Textileinzelhandel sind? Unsere Kundschaft freut sich über ein attraktives Preis-Leistungs-Angebot in den Bereichen Bekleidung und Home-&-Living-Sortimente für die ganze Familie. Dieser Familiengedanke findet sich auch in unserem täglichen Miteinander wieder: Ein ausgeprägtes Gemeinschaftsgefühl, Kommunikation auf Augenhöhe sowie ein respektvoller Umgang machen unsere stetig wachsende Ernsting's family zu etwas ganz Besonderem.

Du verantwortest den Betrieb und die Weiterentwicklung unserer Data-Engineering- und Analytics-Plattform auf Basis von Databricks
Gemeinsam mit unseren Data Scientisten, Datenarchitekten und den Fachbereichen entwickelst Du Datenpipelines und kuratierte Datensätze als Grundlage für datengetriebene Entscheidungen und KI-Anwendungen
Du integrierst und transformierst Daten aus unterschiedlichsten Quellsystemen und machst sie für Advanced Analytics, Machine Learning und KI nutzbar
Du sicherst Datenqualität durch automatisierte Validierungen, strukturiertes Monitoring, Alerts und klare Governance-Regeln
Du operationalisierst Analytics-, ML- und KI-Pipelines nach DevOps/MLOps-Prinzipien mit CI/CD, reproduzierbaren Deployments und stellst den zuverlässigen Betrieb sicher
Du bringst Dich aktiv in die Weiterentwicklung unserer Data-Engineering-Prinzipien und -Standards ein und treibst neue Technologien sowie Best Practices voran

Sehr gute Deutsch - und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Mehrjährige Erfahrung als Data Engineer im Aufbau und Betrieb von Cloud-nativen ETL/ELT-, Batch- und Streaming-Pipelines
Abgeschlossenes Studium in Natur-/Ingenieurwissenschaften, Mathematik, (Wirtschafts-)Informatik oder verwandten Fachrichtungen mit entsprechender Vertiefung
Sehr gute Praxiserfahrung mit Databricks. Cloud-Expertise (Microsoft Azure und/oder AWS) ist Voraussetzung
Kenntnisse im SAP-Umfeld (z. B. SAP Datasphere) sind wünschenswert
Sehr gute Kenntnisse in Python und SQL sowie ein ausgeprägtes Verständnis für methodisches Software Engineering
Erfahrung mit Orchestrierung, CI/CD, Infrastructure as Code (z. B. Terraform) und Containerisierung
Solides Verständnis für Datenmodellierung, Lakehouse-Prinzipien und Governance als Basis für skalierbare Daten- und KI-Infrastrukturen
Freude daran, Projekte eigenverantwortlich voranzutreiben
Teamorientierung, Kommunikationsstärke, Eigeninitiative, ein hohes Maß an Qualitätsbewusstsein und die Motivation, sich in Geschäftsprozesse einzuarbeiten

Job & Familie: Wir leben ein starkes Miteinander am Campus bei einer 37,5-Stunden-Woche und eine Kita direkt auf dem Campus
Finanzielle Vorteile: Urlaubs- und Weihnachtsgeld, BAV, VL, Corporate Benefits, Personalrabatt und Bike-Leasing
Wohlfühlfaktor: 30 Urlaubstage, kostenloses Fitnessstudio auf dem Campus, moderne Arbeitsplätze mit einem großen Campusgarten, mehrere Coffee Hubs und Food-Spots mit frischen Menüs
Family Fun: Interne Events und Aktivitäten auf dem Campus mit Boule-Bahn, Padel-Court und Multispielfeld
Ein herzliches Willkommen: Mit strukturiertem Onboarding, regelmäßigen Feedback-Gesprächen und individuellen Weiterentwicklungsmöglichkeiten

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