Das Unternehmen bietet Ihnen eine spannende Möglichkeit als Data Engineer für die Salesforce Data Cloud. In dieser Rolle sind Sie verantwortlich für die technische Umsetzung der Salesforce Data Cloud in Kundenprojekten. Ihre Aufgaben umfassen die Anbindung von Datenquellen, die Datenmodellierung sowie die Aktivierung in den Zielsystemen. Sie konzipieren ETL- und ELT-Prozesse, modellieren Data Streams und stellen ein performantes Datenfundament sicher. Zudem implementieren Sie Identity Resolution und Matching-Regeln und sorgen für die datenschutzkonforme Verarbeitung und Governance. Sie bauen Segmente, KPIs und Berechnungsfelder auf und aktivieren Daten für Marketing Automation oder externe Systeme. Zu Ihren Aufgaben gehört auch die Etablierung von Monitoring-Prozessen zur Überprüfung der Datenqualität sowie die Sicherstellung eines stabilen Betriebs der Data Cloud-Lösung beim Kunden. Das Unternehmen bietet Ihnen ein innovatives Arbeitsumfeld, in dem Sie sich kontinuierlich über neue Features der Salesforce Data Cloud informieren und Best Practices in das Team einbringen können. Sie arbeiten in einem dynamischen Team, das Wert auf Zusammenarbeit und persönliche Entwicklung legt.

Der ideale Kandidat bringt mehrjährige Projekterfahrung mit Salesforce Data Cloud oder vergleichbaren Technologien wie Customer Data Platforms (CDP), Datenintegration oder Data Warehousing mit. Eine abgeschlossene Ausbildung in (Wirtschafts-)Informatik, Data Science oder einem vergleichbaren Bereich ist erforderlich. Technische Kenntnisse in Datenmodellen, SQL, JSON, APIs und ETL-Prozessen sind unerlässlich; Erfahrung mit Marketing Cloud oder Loyalty Cloud ist von Vorteil. Eine Leidenschaft für Daten und Salesforce-Themen wie Customer 360, Echtzeitdaten und Segmentierung ist wichtig. Zudem sollten Sie bereits Salesforce-Zertifizierungen, wie beispielsweise Data Cloud Consultant oder Marketing Cloud, besitzen oder bereit sein, diese zeitnah zu erwerben. Der Umgang mit KI-Tools in Ihrem Fachgebiet sollte Ihnen vertraut sein. Sie sollten in der Lage sein, die Ergebnisse kritisch zu bewerten und Kunden sowie das Team bei der Nutzung von KI-Potenzialen zu unterstützen. Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse sind erforderlich, um sicher im technischen und fachlichen Kontext kommunizieren zu können.