Über das Unternehmen
Wir von Lidl e-commerce schaffen als digitaler Systembereitsteller für das Lidl Onlinegeschäft effiziente, skalierbare digitale Produkte und Services und entwickeln diese zukunftsfähig weiter. Als Marke der IT- und Digitalsparte Schwarz Digits unterteilen sich unsere Bereiche in Commerce Platforms, Marketing Tech & Enablement, Payment, New Digital Business Models und SCRM Loyalty Platforms.
Deine Aufgaben
- Du entwickelst und betreibst ETL-Strecken, APIs und kuratierst Daten für unsere Stakeholder.
- Du sorgst für eine sichere Datenversorgung (Batch & Real-time Streaming) für bestehende und neue Datenprodukte
- Du arbeitest eng mit internationalen Kolleginnen und Kollegen aus Data Scientists, Data Engineers und Data Analysts innerhalb der Lidl e-commerce Data-Community zusammen.
- Du teilst dein Wissen aktiv und unterstützt Kolleginnen und Kollegen beim Aufbau von Data-Engineering-Kompetenzen.
- Du bringst Best Practices von Data Engineering in die Organisation ein und treibst kontinuierliche Verbesserungen voran.
- Du arbeitest in einer modernen Cloud-Umgebung (Databricks, Google Cloud, Spark, Azure) mit Python, PySpark und SQL.
Dein Profil
- Abgeschlossenes Studium im Bereich Data Engineering, Informatik oder einem vergleichbaren Bereich
- Mindestens 2+ Jahre Berufserfahrung als Data Engineer in der Entwicklung datengetriebener Lösungen
- Fundierte Kenntnisse in Python, SQL, Spark
- Sicher im Umgang mit Version Control (Git) und agiler Arbeitsweise
- Kenntnisse in Databricks inkl. Lakeflow Declarative Pipelines (LDP) Airflow, BigQuery und Snowflake von Vorteil
- Erfahrung mit Cloud-Plattformen - idealerweise Google Cloud & Azure
- Erfahrungen mit AI-Agents sind ein Vorteil
- Gutes Verständnis angrenzender Datendisziplinen (z.B. Data Science, Analytics)
- Die Fähigkeit, Geschäftsanforderungen zu verstehen, zu analysieren und in datengetriebene Lösungen zu übersetzen
- Begeisterung für Zusammenarbeit, Wissensaustausch und gemeinsames Lernen
- Sehr gute Englischkenntnisse - Deutsch ist ein Plus, aber kein Muss