Das Unternehmen steht für digitale Exzellenz und bietet vielfältige Entwicklungsmöglichkeiten für alle Mitarbeitenden. In einem dynamischen Umfeld wachsen die Teams gemeinsam und lernen voneinander, während sie an anspruchsvollen Projekten arbeiten. Als Data Engineer für die Salesforce Data Cloud sind Sie verantwortlich für die technische Umsetzung der Data Cloud in Kundenprojekten. Ihre Aufgaben umfassen die Anbindung von Datenquellen, die Datenmodellierung sowie die Aktivierung in den Zielsystemen. Darüber hinaus konzipieren Sie ETL-/ELT-Prozesse, modellieren Data Streams und harmonisieren Identitäten, um ein performantes Datenfundament sicherzustellen. Sie implementieren Identity Resolution und Matching-Regeln und sorgen für eine datenschutzkonforme Verarbeitung. Zudem bauen Sie Segmente, KPIs und Berechnungsfelder auf und aktivieren Daten für verschiedene Anwendungen. Monitoring-Prozesse werden von Ihnen etabliert, um die Datenqualität zu überprüfen und den stabilen Betrieb der Data Cloud-Lösung beim Kunden zu gewährleisten. Das Unternehmen fördert Innovation und Weiterentwicklung, weshalb es wichtig ist, sich über neue Features der Salesforce Data Cloud auf dem Laufenden zu halten und Best Practices in das Team und die Projekte einzubringen.

Der ideale Kandidat bringt mehrjährige Projekterfahrung mit Salesforce Data Cloud oder vergleichbaren Technologien wie Customer Data Platforms, Datenintegration oder Data Warehousing mit. Ein abgeschlossenes Studium in (Wirtschafts-)Informatik, Data Science oder einem vergleichbaren Bereich ist erforderlich. Technische Kenntnisse in Datenmodellen, SQL, JSON, APIs und ETL-Prozessen sind von Vorteil; Erfahrung mit Marketing Cloud oder Loyalty Cloud wird als Plus angesehen. Eine Leidenschaft für Daten und Salesforce, insbesondere für Themen wie Customer 360, Echtzeitdaten, Segmentierung und Activation, ist wichtig. Zudem sollten Bewerber über Salesforce-Zertifizierungen verfügen oder motiviert sein, diese zeitnah zu erwerben. Kenntnisse im Umgang mit KI-Tools sind ebenfalls erforderlich, um die Potenziale von KI zu nutzen. Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse sind notwendig, um sicher im technischen und fachlichen Kontext kommunizieren zu können.