Data Engineer

Overview

In dieser Rolle bauen und betreiben Sie das zentrale Data Warehouse, das Analytik, Reporting, maschinelles Lernen und Partnerdatenprodukte unterstützt. Sie verwandeln rohe Betriebsdaten in geprüfte, governance-gerechte Datensätze für strategische Entscheidungen. Arbeiten Sie agil eng mit Data Scientists, Analysten und Plattformingenieuren zusammen, um leistungsstarke ELT/ETL-Pipelines und skalierbare Transformations-Frameworks zu entwickeln. Sie verbessern kontinuierlich Datenqualität, Performance und zuverlässige Datenlieferungen für enterprise-Konsumenten. Ihr Beitrag treibt datengestützte Entscheidungen über die gesamte Organisation voran und stärkt die Dateninfrastruktur von Ocado.

Pay / Benefits

• 25 days annual leave (27 after 5 years) + buy more
• 30 days remote work allowance
• Private Medical Insurance
• Wellbeing support and EAP
• Pension with employer matching up to 7%
• Sharesave & BAYE plans, interest-free loans for travel

Responsibilities

• Aufbau und Betrieb des zentralen Data Warehouse zur Unterstützung von Analytics, Reporting, ML und Partnerdatenprodukten
• Entwurf, Entwicklung und Wartung skalierbarer ELT/ETL-Pipelines über Enterprise-Datenlösungen
• Entwurf und Optimierung dimensionaler und analytischer Modelle für komplexe Reporting-Anforderungen
• Entwicklung und Pflege wiederverwendbarer Transformationslogik nach modernen Software-Engineering-Standards
• Implementierung automatisierter Data-Quality-Checks, Pipeline-Monitoring und Testing-Frameworks
• Zusammenarbeit mit Analysten, Data Scientists, Produktteams und Plattformingenieuren zur Bereitstellung sicherer, business-ready Datensätze
• Überwachung, Fehlerbehebung und Optimierung der Pipeline-Leistung zur Steigerung von Effizienz und Betriebskontinuität
• Teilnahme an Code-Reviews und kontinuierliche Verbesserung der Engineering-Standards
• Erstellung klarer Dokumentation und Förderung des Wissensaustauschs im Data-Engineering-Team

Key requirements

• Nachweisliche Erfahrung in der Entwicklung von ELT/ETL-Pipelines und mit dbt
• Starke SQL-Kenntnisse und Fundament in Python/SQL oder vergleichbaren Abfragesprachen
• Praktische Erfahrung mit Git und CI/CD-Workflows
• Ausgeprägte analytische Fähigkeiten, Problemlösungskompetenz und gute Kommunikationsfähigkeiten mit kollaborativer Arbeitsweise
• Abschluss in Informatik, Data Science, Software Engineering, Mathematik oder gleichwertige praktische Erfahrung
• Fundiertes Verständnis von Datenkonzepten, Speicherung, Transformation und Analyse

• Teamorientierung
• Klarheit in der Kommunikation
• Analytisches, strukturiertes Denken
• ELT/ETL-Pipelines
• dbt
• SQL

…