Openings / Octopus Energy Group
Data Engineer Mid-Level (m/w/d)
Octopus Energy Group · Berlin (DE)
- Posted
- 9 Sept 2026
- Open until
- 12 Oct 2026
- Location
- Berlin (DE)
- Source
- Arbeitnow
This listing is republished from Arbeitnow. Applications are handled there, not here.
- Data/Engineering
Für den weiteren Ausbau und Betrieb unserer modernen Daten- und Analytics-Landschaft suchen wir einen vielseitigen Mid-Level Data Engineer (m/w/d). In dieser Rolle bist du das Bindeglied zwischen robuster Data-Lakehouse-Infrastruktur, analytischem Reporting mit Lightdash & Streamlit und angewandten Data-Science-Use-Cases.
Deine Aufgaben:
Du begleitest Daten entlang ihres gesamten Lebenszyklus – von der Rohdatenaufnahme im Lakehouse über automatisierte Datenmodelle bis hin zu interaktiven Dashboards und Machine-Learning-gestützten Datenanwendungen.
Lakehouse & Data Engineering (ca. 50%):
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Konzeption, Aufbau und Tuning performanter Pipelines auf Basis von Databricks.
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Datenmodellierung mit dbt sowie Orchestrierung robuster DAGs via Apache Airflow.
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Governance & Performance:
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Etablierung automatisierter Data-Quality-Prüfungen, Data Lineage und Cluster-Optimierung.
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Analytics & Data Apps (ca. 25%):
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Aufbau einer semantischen Metriken-Schicht und Self-Service-BI in Lightdash.
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Entwicklung interaktiver Analyse-Tools und Data Apps in Python (Streamlit).
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Data Science & ML (ca. 25%):
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Explorative Analysen, Prototyping und Training von ML-Modellen (z. B. Prognosen, Anomalien).
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MLOps & Business-Integration:
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Experiment-Tracking auf Databricks und Bereitstellung der Ergebnisse für Fachbereiche.
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Dein Profil:
Berufserfahrung:
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Mindestens 2–4 Jahre Praxis im Data Engineering, Analytics Engineering oder einer vergleichbaren Rolle.
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Core Engineering Stack:
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Fundierte Praxis mit Databricks (Delta Lake, Unity Catalog), dbt und Apache Airflow.
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BI & Data Apps:
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Erfahrung mit Lightdash (oder Interesse an code-basierter BI) sowie mit Streamlit.
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Code & Datenbanksprachen:
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Exzellentes SQL (Performance-Tuning, komplexe Joins) und sehr gutes Python (pandas, PySpark, scikit-learn).
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Methodik & Best Practices:
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Routinierter Umgang mit Git / CI/CD und modernen Modellierungskonzepten (Star-Schema).
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Mindset & Sprachen:
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Pragmatische Hands-on-Mentalität, starke Kommunikationsfähigkeit und sehr gutes Deutsch & Englisch.
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