Deine AufgabenPipelines: Du bindest unsere Quellsysteme an — CRM (Pipedrive), Produktdatenbanken, Finanzsysteme, Drittanbieter-APIs, Hotelsysteme (Opera, SIHOT, Delphi).
Ingestion, Scheduling, Fehlerbehandlung.
Modellierung: Du baust die transformierte Schicht (dbt oder gleichwertig): sauber versioniert, getestet, dokumentiert.
Staging → Core → Marts.
Metriken-Layer: Eine Definition pro Kennzahl.
Du machst die Diskussion „aber in meinem Excel steht 4,2” endgültig überflüssig.
Data Quality: Tests, Freshness-Checks, Alerting.
Du merkst, dass eine Pipeline gebrochen ist, bevor der CFO es merkt.
Enablement: Du baust Modelle so, dass Fachbereiche im BI-Tool selbst arbeiten können.
Du bist kein Dashboard-Butler.
Zuarbeit Reporting: Du lieferst die verlässliche Datengrundlage für C-Level- und Investorenreporting — die Interpretation übernimmt Finance.
Dein Profil3+ Jahre als Analytics Engineer, Data Engineer oder BI Engineer mit starkem Modellierungsanteil.
SQL auf Expertenniveau.
Kein „ich kann Joins”, sondern Window Functions, Inkrementalität, Performance.
Erfahrung mit dbt — oder du kannst überzeugend erklären, warum du es anders gelöst hast.
Python fĂĽr Ingestion und Automatisierung.
Erfahrung mit mindestens einem Warehouse: BigQuery, Snowflake, Redshift oder Postgres-basiert.
Git, Code Review, Tests, CI.
Deine Datenmodelle sind Software, kein Bastelkeller.
Du sprichst mit Fachbereichen und übersetzt „ich brauche mal eine Auswertung” in ein Datenmodell.
Von Vorteil:Du hast CRM-Daten (Pipedrive, HubSpot, Salesforce) schon einmal in ein Warehouse überführt — inklusive der Freude über historisch gewachsene Custom Fields.
Erfahrung mit Orchestrierung (Airflow, Dagster, Prefect).
BI-Tooling: Metabase, Looker, Power BI.
DSGVO-Bewusstsein bei personenbezogenen Daten — bei uns kein Nebenthema.
Warum wir?Wir sind das Technologieunternehmen, das den Gruppen- und Veranstaltungsverkauf in der Hotellerie neu denkt.
Was heute über Posteingang, Excel und Telefon läuft, macht unsere Plattform Rocket.