Internal Data Engineer (m/w/d)

Wir sind das Technologieunternehmen, das den Gruppen- und Veranstaltungsverkauf in der Hotellerie neu denkt. Was heute über Posteingang, Excel und Telefon läuft, macht unsere Plattform Rocket zu einem durchgängigen, KI-gestützten Prozess — von der ersten Anfrage bis zum unterschriebenen Vertrag. Europäische Hotelgruppen führen ihren Gruppenverkauf bereits darüber. Das bedeutet für dich: Du arbeitest nicht trotz KI, sondern mit ihr. Wer bei uns anfängt, gibt Feedback, das in Produktentscheidungen einfließt — und versteht irgendwann, warum ein Prompt besser funktioniert als ein anderer. Und weil wir schnell wachsen, ist vieles bei uns noch im Entstehen. Manche Antwort lautet ehrlicherweise „Das bauen wir gerade noch”. Genau darin liegt die Chance: Du triffst auf Freiräume statt auf fertige Strukturen, und was du hier aufbaust, trägt deine Handschrift.

• Pipelines: Du bindest unsere Quellsysteme an — CRM (Pipedrive), Produktdatenbanken, Finanzsysteme, Drittanbieter-APIs, Hotelsysteme (Opera, SIHOT, Delphi). Ingestion, Scheduling, Fehlerbehandlung.
• Modellierung: Du baust die transformierte Schicht (dbt oder gleichwertig): sauber versioniert, getestet, dokumentiert. Staging → Core → Marts.
• Metriken-Layer: Eine Definition pro Kennzahl. Du machst die Diskussion „aber in meinem Excel steht 4,2” endgültig überflüssig.
• Data Quality: Tests, Freshness-Checks, Alerting. Du merkst, dass eine Pipeline gebrochen ist, bevor der CFO es merkt.
• Enablement: Du baust Modelle so, dass Fachbereiche im BI-Tool selbst arbeiten können. Du bist kein Dashboard-Butler.
• Zuarbeit Reporting: Du lieferst die verlässliche Datengrundlage für C-Level- und Investorenreporting — die Interpretation übernimmt Finance.

• 3+ Jahre als Analytics Engineer, Data Engineer oder BI Engineer mit starkem Modellierungsanteil.
• SQL auf Expertenniveau. Kein „Ich kann Joins“, sondern Window Functions, Inkrementalität, Performance.
• Erfahrung mit dbt — oder du kannst überzeugend erklären, warum du es anders gelöst hast.
• Python für Ingestion und Automatisierung.
• Erfahrung mit mindestens einem Warehouse: BigQuery, Snowflake, Redshift oder Postgres-basiert.
• Git, Code Review, Tests, CI. Deine Datenmodelle sind Software, kein Bastelkeller.
• Du sprichst mit Fachbereichen und übersetzt „Ich brauche mal eine Auswertung“ in ein Datenmodell.

  Von Vorteil:

• Du hast CRM-Daten (Pipedrive, HubSpot, Salesforce) schon einmal in ein Warehouse überführt — inklusive der Freude über historisch gewachsene Custom Fields.
• Erfahrung mit Orchestrierung (Airflow, Dagster, Prefect).
• BI-Tooling: Metabase, Looker, Power BI.
• DSGVO-Bewusstsein bei personenbezogenen Daten — bei uns kein Nebenthema.

• Arbeit mit echter KI-Technologie auf internationalem Niveau — nicht als Pilotprojekt, sondern als Geschäftsmodell.
• Echter Gestaltungsspielraum. Deine Ideen landen nicht in einem Ideenbriefkasten, sondern in der nächsten Iteration.
• Kurze Wege zur Geschäftsführung. Entscheidungen fallen in Tagen, nicht in Gremienschleifen.
• Wachstum, das du mitgehst. Wir bauen gerade die nächste Unternehmensphase — mit Rollen, Verantwortung und Perspektiven, die es vor einem Jahr noch nicht gab.
• Hauptarbeitsort Leipzig mit regelmäßiger Büropräsenz und flexiblem Homeoffice-Anteil. Hybride Modelle sind bei uns gelebte Praxis, nicht die Ausnahme.
• Unbefristeter Vertrag, Vollzeit.
• Leistungsprämien für nachweisbare Erfolge.
• Mehrtägige Teamevents an Orten, die tatsächlich Spaß machen.

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