Die Popken Fashion Group ist ein international tätiges, familiengeführtes Omni-Channel-Unternehmen mit Fokus auf Mode mit einzigartigem Kundennutzen. Unsere Marken (u. a. Ulla Popken, Laurasøn, Studio Untold, JP1880) vertreiben wir mit 2.000 Mitarbeitenden in über 30 Ländern – online und in rund 200 Filialen. Ergänzt wird unser Portfolio durch den Marktplatz HappySize.

Erfolgreiche Entscheidungen basieren heute nicht nur auf Modekompetenz, sondern auch auf Daten. Deshalb entwickeln wir unsere Data Plattform kontinuierlich weiter und schaffen die Basis für datengetriebenes Arbeiten im gesamten Unternehmen.

Mode und Daten gehören bei uns zusammen. Als Data Engineer gestaltest du aktiv unsere Datenplattform und entwickelst im BI-Team moderne Datenprodukte für Bereiche wie E-Commerce, Marketing, Supply Chain, Logistik, Finance und Retail.

Aktuell modernisieren wir unsere Data Plattform auf Azure Databricks und etablieren Best Practices wie CI/CD, automatisierte Qualitätssicherung und End-to-End-Verantwortung für unsere Datenprodukte. Du betreust dabei eine eigene Datendomäne – von der Anforderung bis zum Betrieb.

Deine Aufgaben

• Verantwortung für eine Datendomäne und enge Zusammenarbeit mit dem Fachbereich
• Anbindung neuer Datenquellen und Entwicklung automatisierter Datenpipelines
• Modellierung von Businesslogik für Analytics und Reporting
• Sicherstellung von Datenqualität, Monitoring und Dokumentation
• Mitgestaltung von Architektur, Standards und CI/CD
• Weiterentwicklung der Data Platform im Team

Flexibles Arbeiten & Teamspirit
Remote-Arbeit ist flexibel möglich, gleichzeitig legen wir Wert auf persönlichen Austausch in unserer Zentrale in Rastede. Kurze Entscheidungswege, Eigenverantwortung und Teamzusammenhalt zeichnen uns aus.

• Erfahrungen im Datawarehousing (Lakehouse) und mit ETL-Datenflüssen auf Cloudarchitekturen
• Sichere SQL-Kenntnisse zur Datenmodellierung und sichere Python-Kenntnisse für Automatisierung und Testing
• Erfahrungen mit Daten-Pipelines von Quelle bis Reporting und in dimensionaler Datenmodellierung
• Arbeiten in Engineering-Standards wie Git und CI/CD Prozessen
• Strukturierte, eigenverantwortliche Arbeitsweise
• Freude an der Zusammenarbeit mit Fachbereichen
• Optional auch Erfahrung mit Web-Technologien und/oder MLflow