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Data Engineer – Tracking & Behavioral Data (m/w/d)

INTERSPORT Digital GmbH Heilbronn, Baden-Württemberg, Germany

Online and Mail Order Retail · 51-200 employees

Oct 27
data-engineer Mid (2-5 yrs) Full-time Germany
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About the role

You will design, implement, and maintain tracking setups and event-based data pipelines to capture and process customer journey signals. Additionally, you will collaborate with cross-functional teams to ensure data quality and provide the foundation for analytics, personalization, and A/B testing.

What they look for

Data Engineering SQL Python ETL/ELT Google Tag Manager Snowflake dbt Prefect Kafka AWS Data Modeling Event Tracking Clickstream Data Data Governance Consent Management Infrastructure as Code

Requirements

The role requires several years of experience in data engineering with strong proficiency in SQL, Python, and modern data stack tools like Snowflake and dbt. Candidates must also possess deep knowledge of web tracking, event-based data, and data governance standards.

Benefits

Flexible working hours Mobile working Professional development opportunities Employee discounts

Full description

Worum es geht Bei INTERSPORT Digital entwickeln wir eine Unified Commerce Platform, die Online- und Offline-Kanäle miteinander verbindet.

Als Data Engineer – Tracking & Behavioral Data (m/w/d) sorgst du ab 01.12.26 dafür, dass Nutzerverhalten entlang der digitalen Customer Journey sauber erfasst, verarbeitet und für Analytics, Personalisierung und A/B-Tests nutzbar gemacht wird.

Dein Fokus liegt auf Tracking, Clickstream-Daten, Event-Infrastruktur und datengetriebener Produktoptimierung.

Deine Aufgaben

  • Du konzipierst, implementierst und betreibst unser Tracking-Setup für Web- und Produktdaten, unter anderem mit Google Tag Manager.
  • Du definierst Event-Schemata und Tracking-Pläne und stellst eine konsistente Erfassung relevanter Customer-Journey-Signale sicher.
  • Du integrierst Clickstream- und Behavioral Data aus Suche, Navigation, Recommendations, Produktseiten und Conversion-Prozessen in unsere Data Platform.
  • Du entwickelst und betreibst skalierbare ETL- und ELT-Pipelines sowie wiederverwendbare Datenprodukte.
  • Du schaffst die Datengrundlage für A/B-Tests, Personalisierung und Recommendation-Systeme.
  • Du arbeitest mit Kafka und eventbasierten Datenquellen und integrierst unterschiedliche Systeme in unsere Plattform.
  • Du stellst Datenqualität, Consent Management, Governance und Datenschutz bei verhaltensbezogenen Daten sicher.
  • Du arbeitest eng mit Product Management, Engineering, UX, Analytics und Online Marketing zusammen.
  • Du bringst dich in unsere Data Engineering Practice ein und entwickelst gemeinsame Standards und Arbeitsweisen weiter.

Das bringst du mit

  • Mehrjährige Erfahrung im Data Engineering oder in einer vergleichbaren technischen Datenrolle.
  • Sehr gute Kenntnisse in SQL und Python sowie Erfahrung mit ETL/ELT und Datenmodellierung.
  • Fundierte Erfahrung mit Web- und Product Tracking, insbesondere Event Tracking und Clickstream-Daten.
  • Sehr gute Kenntnisse im Google Tag Manager, idealerweise auch im serverseitigen Tagging.
  • Erfahrung mit einem modernen Data Stack, idealerweise Snowflake, dbt und Prefect.
  • Erfahrung mit Kafka oder vergleichbaren Event- und Streaming-Technologien.
  • Kenntnisse in AWS sowie idealerweise Infrastructure as Code mit Pulumi oder Terraform.
  • Verständnis für Consent Management, DSGVO, Datenqualität und Data Governance.
  • Eine eigenverantwortliche, strukturierte und lösungsorientierte Arbeitsweise.
  • Deutsch mindestens B2 und sicheres Englisch.

Nice to have

  • Erfahrung mit GA4, serverseitigem Tracking oder einer Customer Data Platform.
  • Kenntnisse im Bereich A/B-Testing und CRO.
  • Erfahrung mit Personalisierungs- oder Recommendation-Daten.
  • Kenntnisse mit Search- oder Discovery-Systemen wie Algolia.
  • Erfahrung im E-Commerce-, Marktplatz- oder Plattformumfeld.

Was dich bei uns erwartet

  • Ein moderner Data Stack mit Snowflake, dbt, Prefect, Kafka, AWS und Pulumi.
  • Direkter Einfluss auf Tracking, Personalisierung und datengetriebene Produktentscheidungen entlang der Customer Journey.
  • Enge Zusammenarbeit mit Product, Engineering, UX, Analytics und Marketing.
  • Eine gemeinsame Data Engineering Practice mit fachlichem Austausch und klaren Standards.
  • Flexible Arbeitszeiten, mobiles Arbeiten, Weiterbildungsangebote, Mitarbeiterrabatte und weitere Benefits.

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