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Data Engineer
Die Rolle verantwortet die Datenbasis eines internen KI-Agenten, an den Beschäftigte Arbeit delegieren können. Das bisher auf GTM-Reporting ausgerichtete Warehouse wird um Produkttelemetrie sowie Daten aus Engineering, Support, Finanzen und weiteren Bereichen erweitert. Dazu gehören Konnektoren, Datenmodelle, Abfrageschnittstellen, Retrieval und verlässliche Datenqualität. Reporting und Prognosen unterstützen die Unternehmensleitung. Gemeinsam mit allen Teams werden Informationen aus Gesprächen und Arbeitsabläufen maschinenlesbar erschlossen und ihre Entstehung entsprechend verändert. Die Rolle ist in Business Operations angesiedelt und verantwortet die gesamte Datenlandschaft statt eines einzelnen Teilbereichs.
SQL
SQL · erforderlichErwartet wird ein selbstverständlicher, sicherer Umgang mit SQL. Nicht alle aufgeführten Anforderungen müssen für eine Berücksichtigung exakt erfüllt werden.
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- Wohnsitz · erforderlich
Die freie Wahl von Arbeitszeit und Arbeitsort setzt einen Wohnsitz in Deutschland voraus.
- LLM-Datenschichten · erforderlich
Erwartet wird praktische Erfahrung im Aufbau von LLM-Datenschichten mit Retrieval, Embeddings, Vektorsuche, Kontextgestaltung, MCP und vergleichbaren Werkzeugschnittstellen. Praktische Nachweise zählen stärker als ein Kurs; nicht alle Anforderungen müssen exakt erfüllt sein.
- Systemintegration · erforderlich
Erwartet wird Erfahrung mit der Integration mehrerer Systeme einschließlich APIs, Webhooks, Authentifizierungsmodellen, Ratenbegrenzungen und unangekündigten Schemaänderungen. Nicht alle Anforderungen müssen exakt erfüllt werden.
- Timescale
Die Rolle verantwortet Gestaltung und Weiterentwicklung des Timescale-Data-Warehouse als zentrale Datenquelle und setzt Timescale bei ETL-Datenflüssen ein.
- Power BI
Power BI gehört zur Reporting- und Forecasting-Schicht für die Unternehmensleitung. Pipeline-, Funnel- und Nutzungsdaten dienen der Einschätzung der Geschäftsentwicklung.
- Wohnsitz · erforderlich
- Gehalt
- Bedingter Berufsvergleich: 64.956 – 95.628 € brutto / Jahr Annahme: Vollzeit-Anstellung in Deutschland. Ob diese Bedingungen für die Stelle gelten, ist nicht vollständig belegt. Die Spanne zeigt das 25. bis 75. Perzentil der Bruttoentgelte sozialversicherungspflichtiger Vollzeitbeschäftigter in der zugeordneten Berufs- und Anforderungsgruppe in Deutschland, einschließlich Sonderzahlungen. Die Berufszuordnung erfolgt durch RemoteFruit. Datenquelle: BA/Entgeltatlas 2025. Monatswerte × 12. Keine Prognose des konkreten Stellengehalts und keine Gehaltszusage des Unternehmens. BA/Entgeltatlas 2025 · Annahme: Vollzeit-Anstellung in DE · mittlere 50 % · inkl. Sonderzahlungen Zuordnung berechnet am: 31.10.2026.
- Umfang
- Vollzeit
- Erfahrung
- Siehe Details
Deine Aufgaben
- Die Rolle gestaltet und entwickelt das Timescale-Data-Warehouse als zentrale Datenquelle. Sie extrahiert Daten aus GTM- und Geschäftssystemen wie Salesforce und HubSpot sowie aus Produkt- und Finanzsystemen zuverlässig und strukturiert und annotiert sie für Abfragen.
- Sie entwickelt und verantwortet ETL-Pipelines mit Airflow und Timescale, Datenmodelle und Synchronisationsjobs, die verbundene Systeme konsistent halten.
- Sie baut Reporting und Forecasting mit Power BI, Salesforce-Berichten und Prognosemodellen für die Unternehmensleitung auf. Pipeline-, Funnel- und Nutzungsdaten werden zur Einschätzung der Geschäftsentwicklung ausgewertet.
- Sie modelliert Daten und stellt sie über Warehouse-Modelle, APIs und MCP-Konnektoren für KI-Agenten bereit. Berechtigungen und Governance gehören dazu. Für Dokumente, Wikis, Tickets und Besprechungstranskripte entsteht eine Retrieval-Schicht mit Chunking, Embeddings und Indexierung.
- Sie versioniert, testet und dokumentiert Transformationen und integriert Monitoring, Validierung und Datenhygiene in die Datenverarbeitung.
- Sie arbeitet mit allen Teams zusammen, um deren Daten ins Warehouse zu überführen und für Agenten nutzbar zu machen. Dabei verändert sie die Datenerzeugung so, dass Maschinenlesbarkeit zum Standard wird.
- Nach 3 Monaten soll sie Warehouse und Datenaufnahme vollständig verantworten, übereinstimmende Datensätze für Reporting und Forecasting sicherstellen und fehlende Unternehmensdaten für den KI-Agenten priorisiert erfassen. Nach 6 Monaten sollen Datenflüsse dokumentiert, überwacht und vertrauenswürdig sein und Teams Antworten selbst abrufen können.
- Nach 12 Monaten soll die Datenbasis die Wissensschicht des unternehmensweiten KI-Agenten bilden. KI-Agenten sollen damit Fragen beantworten und Arbeit auf Grundlage vertrauenswürdiger Daten ausführen können.
Das solltest du mitbringen
Erwartet wird Erfahrung im Aufbau von ETL-Pipelines, Datenmodellen und LLM-Datenschichten, in der Integration mehrerer Systeme sowie in der Entwicklung tatsächlich genutzter Reports und Prognosen.
Erforderlich11 Punkte
- Erwartet werden ein sicherer Umgang mit SQL, selbst entwickelte ETL- beziehungsweise Datenpipelines mit Airflow oder vergleichbaren Werkzeugen und Datenmodelle sowie ausgeprägte Fähigkeiten in Datenextraktion und -transformation.
- Erwartet wird praktische Erfahrung im Aufbau der Datenschicht für LLM-Anwendungen mit Retrieval, Embeddings, Vektorsuche, Kontextgestaltung, MCP und vergleichbaren Werkzeugschnittstellen. Praktische Nachweise zählen stärker als ein Kurs.
- Erwartet wird Erfahrung mit der Integration mehrerer Systeme unter Berücksichtigung von APIs, Webhooks, Authentifizierungsmodellen, Ratenbegrenzungen und unangekündigten Schemaänderungen.
- Erwartet wird die Fähigkeit, Abweichungen über drei Werkzeuge hinweg bis zur fehlerhaften Definition zu untersuchen und Datenzugriff sowie Datenschutz selbstverständlich mitzudenken.
- Erwartet werden die eigenständige Automatisierung mit Skripten, APIs, Workflow-Werkzeugen und KI-Agenten sowie die tägliche Nutzung von LLMs als Arbeitsmittel. Interesse am Aufbau der Datenbasis eines unternehmensweiten KI-Agenten gehört dazu.
- Erwartet wird Erfahrung im Aufbau tatsächlich genutzter Reports und Prognosen sowie das Verständnis dafür, dass ein Dashboard noch keine belastbare Antwort liefert.
- Erwartet wird sicheres Arbeiten auf Englisch.
- Erwartet wird klare Kommunikation mit nichttechnischen Kolleginnen und Kollegen, Vertrieb, Marketing und Führungskräften.
- Erwartet werden eigenverantwortliches Handeln, die Dokumentation eigener Entwicklungen, Aufmerksamkeit für bisher unbeachtete Probleme und die Behebung systemischer Ursachen statt bloßer Symptome.
- Erwartet wird eine Übereinstimmung mit den Unternehmenswerten, die im ersten Interview gemeinsam erörtert werden.
- Bewerbende sollen erläutern können, wie ihre eigene Perspektive einen besonderen und wertvollen Beitrag zum Engineering-Team leistet.
Von Vorteil1 Punkt
- Deutschkenntnisse sind von Vorteil.
Außerdem genannt1 Punkt
- Die aufgeführten Anforderungen müssen für eine Berücksichtigung nicht alle exakt erfüllt sein.
So ist Remote hier geregelt
- Remote
Remote-Arbeit in Deutschland ist möglich. Arbeitsort und Arbeitszeit können selbst gewählt werden, sofern ein Wohnsitz in Deutschland besteht.
- Präsenz
Das gesamte Unternehmen trifft sich zweimal jährlich zu jeweils 2–3-tägigen Offsites. Zusätzlich besteht Zugang zum Büro in Bremen.
- Arbeitszeit
Die Stelle ist in Vollzeit vorgesehen. Die Arbeitszeit kann bei bestehendem Wohnsitz in Deutschland selbst gewählt werden.
Belegte Arbeits-/Kandidatenstandorte: Deutschland.
Das wird angeboten
- Die Grundvergütungsbänder betragen für Mid-Level 61.000–77.600 € und für Senior 77.600–93.500 €. Die Einstufung richtet sich nach Erfahrung, Verantwortungsumfang und möglichem Beitrag. Bei außergewöhnlichem Mehrwert besteht Spielraum außerhalb der üblichen Bänder.
- Arbeitszeit und Arbeitsort können bei Wohnsitz in Deutschland selbst gewählt werden. Feiertage lassen sich entsprechend persönlichen Werten und Überzeugungen tauschen.
- Die Einrichtung des Homeoffice wird unterstützt; außerdem besteht Zugang zum Büro in Bremen.
- Ein persönliches Weiterbildungsbudget von 2.000 € steht für Konferenzen, Schulungen oder Bücher zur Entwicklung in einem selbst gewählten Bereich zur Verfügung.
- Urlaubstage werden nicht gezählt. Beschäftigte entscheiden unter Berücksichtigung ihrer eigenen Interessen und der des Unternehmens über ihren Urlaub.
- Es wird ein Dienstradangebot bereitgestellt.
- Firmenfitness und der Zugang zu einer Plattform für mentale Gesundheit unterstützen das persönliche und berufliche Wohlbefinden.
- Es gibt regelmäßige Teamevents, virtuelle Kaffeepausen und spontane Afterworks. Zweimal jährlich finden unternehmensweite Offsites von jeweils 2–3 Tagen statt.
So läuft die Bewerbung
- Der Auswahlprozess umfasst der Reihe nach ein Kulturgespräch mit People & Culture, eine CRM-Fallstudie, ein technisches Data-Engineering-Interview und ein Bar-Raiser-Interview mit der Gründungsperson.
- Im ersten Gespräch werden die gemeinsamen Unternehmenswerte besprochen. Eine Berücksichtigung ist auch möglich, wenn die aufgeführten Anforderungen nicht vollständig erfüllt werden. Bewerbende sollen erläutern können, welchen besonderen Beitrag ihre Perspektive zum Engineering-Team leistet.
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Bedingter Berufsvergleich: 64.956 – 95.628 € brutto / Jahr Annahme: Vollzeit-Anstellung in Deutschland. Ob diese Bedingungen für die Stelle gelten, ist nicht vollständig belegt. Die Spanne zeigt das 25. bis 75. Perzentil der Bruttoentgelte sozialversicherungspflichtiger Vollzeitbeschäftigter in der zugeordneten Berufs- und Anforderungsgruppe in Deutschland, einschließlich Sonderzahlungen. Die Berufszuordnung erfolgt durch RemoteFruit. Datenquelle: BA/Entgeltatlas 2025. Monatswerte × 12. Keine Prognose des konkreten Stellengehalts und keine Gehaltszusage des Unternehmens. BA/Entgeltatlas 2025 · Annahme: Vollzeit-Anstellung in DE · mittlere 50 % · inkl. Sonderzahlungen Zuordnung berechnet am: 02.11.2026.DE
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Veröffentlicht: 08.09.2026 · Quelle geprüft: 03.11.2026.
Die Angaben sind für RemoteFruit einheitlich aufbereitet. Maßgeblich bleibt die Originalanzeige. RemoteFruit steht in keiner Partnerschaft mit dem ausschreibenden Unternehmen.