Werkstudent*in Data Engineering | Data platforms (m/w/d)

Job Description

Im Headquarter der Otto Group in Hamburg die Zukunft des E-Commerce vorantreiben, und die Innovationskraft unseres Konzerns erleben. In den Teams der Otto Group Funktionsbereiche steuern wir erfolgreich 123 nationale und internationale Einzelgesellschaften und entwickeln die Strategie der Otto Group täglich weiter. Das klingt spannend? Dann starten wir gemeinsam durch.

In the teams of the Otto Group functional areas, we successfully manage 123 national and international individual companies and develop the strategy of the Otto Group on a daily basis. Does that sound exciting? Then let's get started together.

Wir als Otto Group data.works brennen für Innovation und das Ausloten technologischer Grenzen. Unser Team, bestehend aus rund 40 Tech-Enthusiasten, entwickelt Daten- und Machine Learning-Produkte für verschiedene Unternehmen der Otto Group in enger Zusammenarbeit mit dem IT-Serviceprovider der Otto Group one.O.

Unser breites Portfolio umfasst die Bereitstellung von Data & Machine Learning Solutions, die Konzeption und Umsetzung von cloud-native Datenplattformen und die Unterstützung in Tech-Beratungsprojekten.  

Unsere agilen Teams bestehen aus Product Owner, Data Scientists und Data Engineers. Gemeinsam erzielen wir schnelle und wirkungsvolle Ergebnisse – wir alle arbeiten mit Engagement daran, den Erfolg unserer Klient*innen nachhaltig zu sichern und die Zukunft der Otto Group zu gestalten. Hast Du Lust mit uns modernste Technologien an ihr Limit zu bringen und damit die Zukunft der Otto Group zu gestalten? Willkommen bei der Otto Group data.works! 

Viele sprechen von „Homeoffice“ – wir von „hybrid oder mobile Work“: Unsere Abteilung trifft sich wöchentlich auf dem Hamburger Campus, arbeitet aber auch gerne die anderen Tage remote.

Tech-Stack:  Google Cloud | BigQuery | Dataflow | Python | Java | SQL | Terraform | GitHub

• Du unterstützt ein Team von Data-Engineers beim Betrieb, Monitoring und Weiterentwicklung des Otto Group Datenpools
• Du wirkst bei der Integration neuer Datenquellen mit, indem du dabei hilfst, Adapter zu entwickeln und sicherstellst, dass die Daten korrekt in den Datenpool aufgenommen werden
• Du unterstützt beim Abbau von Technical Debt und optimierst bestehende Systeme
• Du bearbeitest Supportanfragen und kommunizierst mit anderen Teams

Du bist dir nicht sicher, ob die Stelle zu dir passt? – Gerne stellen wir den Kontakt zu Paul Friedrich aus dem Team her.

• Du bist eingeschriebene*r Student*in in einem Studium mit Schwerpunkt Informatik und kannst uns so bald wie möglich mindestens 1 Jahr für 15 h die Woche unterstützen
• Du hast bereits praktische Erfahrung in der Programmierung mit Python oder Java gesammelt
• Du bist vertraut mit Git und GitHub und kannst diese Tools zur Versionskontrolle und Teamzusammenarbeit effektiv nutzen
• Du bist neugierig und bereit, dir neues Wissen eigenständig anzueignen
• Sprachniveau: Deutsch C1 und Englisch B2

Nice-to-have:

• Erste Erfahrung mit Cloud Services (z.B. AWS oder Google Cloud Platform)
• Du hast bereits Erfahrung mit der Arbeit in agilen Entwicklungsteams
• Du kannst SQL-Abfragen erstellen und hast Spaß daran, Daten zu analysieren und zu verstehen

• Fachliche & persönliche Entwicklung
  Weiterbildungsangebote wie z. B. digitale Lernplattformen (u. a. Masterplan), Mentoring, Hospitationen, offene Feedbackkultur, Formate zur beruflichen Orientierung, Kooperation bei Abschlussarbeiten, feste*n Betreuer*in und direkte Ansprechpersonen im HR-Bereich

• Kultur & Zusammenarbeit
  Students Community & Netzwerke, Coworking & Social Spaces, Führung auf Augenhöhe, flache Hierarchien, selbstständiges & eigenverantwortliches Arbeiten, regelmäßige Mitarbeiterbefragungen, Leading Principles, kostenfreie Heißgetränke und vielfältiges – auch veganes – Essensangebot

• Vergütung & Zusatzleistungen
  Attraktive Vergütung (18 € pro Stunde), 15 % Personalrabatt (auf OTTO-Artikel sowie zahlreiche Benefits & Mitarbeiterangebote (z. B. Events, Reisen), 30 Urlaubstage p. a., technische Grundausstattung

• Work-Life-Balance
  Hybrides Arbeitsmodell, flexible Arbeitszeiten (Gleitzeit) & Stundenaufteilung (bis zu 18 h pro Woche und volle 37,5 h in den Semesterferien möglich)

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