Shopware ist ein führendes E-Commerce-System, das es Unternehmen weltweit ermöglicht, im digitalen Handel schnell und effizient zu skalieren. Als zukunftsweisende Open-Source-Lösung wird Shopware bereits von einigen der größten europäischen Marken, Einzelhändlern und Herstellern im B2C- und B2B-Bereich eingesetzt.

Um Daten zu einem echten Wachstumstreiber zu machen, entwickelt unser Data & AI Lab das cloud-native Fundament, das Analytics, Machine Learning und KI-gestützte Produktfeatures im gesamten Unternehmen möglich macht.

Als Data Engineer (m/w/d) im Data Platform & Enablement Team gestaltest, baust und betreibst du genau die Dateninfrastruktur, die diese Vision trägt.
Mit einem modernen AWS-Techstack, Python/PySpark und Infrastructure-as-Code entwickelst du skalierbare und zuverlässige Echtzeitlösungen – damit unsere Data Scientists, Analyst:innen und Produktteams jederzeit auf hochwertige Daten zugreifen können.

Diese Position kann v or Ort, hybrid oder auch vollständig remote innerhalb Deutschlands oder in ausgewählten europäischen Ländern , in denen wir registriert sind, ausgeführt werden. Dein Arbeitsort wird im Voraus vereinbart und bildet die Grundlage deines Arbeitsvertrags.

• Plattform aufbauen & weiterentwickeln
  Du entwirfst, implementierst und betreibst eine cloud-native Datenarchitektur auf AWS (Kinesis, Glue, ECS, Step Functions, DynamoDB), die das Rückgrat aller "Data & AI"-Initiativen bildet.
  Du erstellst und pflegst Terraform-Module, die Best Practices in wiederverwendbare Bausteine verwandeln.

• Datenintegration & APIs
  Du entwickelst robuste Ingestionspipelines für Streaming- und Batch-Daten.
  Du entwirfst und dokumentierst RESTful APIs, die aufbereitete Datensätze internen und externen Nutzern bereitstellen.

• Datenverarbeitung & Qualität
  Du schreibst effiziente Datenverarbeitungsanwendungen in Python und PySpark – mit getesteter, versionskontrollierter Codebasis.
  Du implementierst automatisierte Datenqualitätsprüfungen und Observability, damit "kaputte Daten" nie in die Produktion gelangen.

• CI/CD & Containerisierung
  Du richtest GitHub-Actions-Pipelines ein und pflegst sie. Außerdem containerisierst du Services mit Docker für reibungslose Deployments und Rollbacks.

• Zusammenarbeit & Enablement
  Du arbeitest eng mit Cloud Engineers, Data Scientists, Analysten und Produktteams zusammen, um Anforderungen aufzunehmen und in skalierbare Lösungen zu überführen.

Das bringst du mit:

• Technisches Know-how: Du verfügst über solide Programmierkenntnisse in Python und hast Erfahrung mit Infrastructure-as-Code – idealerweise mit Terraform.

• Cloud- & Data-Services: Du hast praktische Erfahrung mit AWS, Echtzeit- und Streaming-Datenverarbeitung sowie den relevanten AWS-Diensten.

• Data Mindset: Du bringst ein tiefes Verständnis für Datenmodellierung, Datenpipelines und analytisches Problemlösen mit.

• PySpark: Du kennst dich mit PySpark aus und kannst es für die Verarbeitung großer Datenmengen einsetzen.

• Kommunikation: Du sprichst sehr gut Englisch und hast Freude daran, in einem internationalen und vollständig remote arbeitenden Team erfolgreich zu sein.

• Interesse an Machine Learning & MLOps: Du begeisterst dich für ML und KI – Erfahrung mit produktiven ML-Anwendungen ist ein Plus, aber kein Muss.

Das bieten wir dir:

• Unternehmenskultur: Offene Kultur, flache Hierarchien, Eigeninitiative wird gefördert.

• Arbeitsverträge: Unbefristete Anstellungen bieten langfristige Sicherheit.

• Flexibilität: Flexible Arbeitszeiten und Optionen für mobiles Arbeiten und Full-Remote-Verträge.

• Ausstattung: Freie Wahl der Arbeits-Hardware.

• Onboarding: Gut strukturiertes Onboarding mit Unterstützung durch einen persönlichen "Buddy".

• Arbeitsumfeld: Inspirierendes Umfeld mit engagierten Kollegen und einer dynamischen Gemeinschaft.

• Entwicklungsmöglichkeiten: Vielfältige Chancen für persönliches Wachstum und Entwicklung.

• Zusatzleistungen: Attraktive Benefits wie betriebliche Altersvorsorge, Gesundheitsprogramme und regelmäßige Teamevents.

... und vieles mehr!
Einen detaillierten Einblick bekommst du auf unserer Karriereseite .

Deine Ansprechperson für diese Stelle ist Carmen Bouraine und steht dir bei Fragen gerne zur Verfügung!