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BÆRSkin Tactical Supply Co. (divbrands)

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51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2019

🏭 Fertigung

💼 Beratung

📦 Logistik

Manufacturing • Consulting • Logistics

BÆRSkin Tactical Supply Co. (divbrands) ist eine direkt an den Verbraucher gerichtete Outdoor- und Tactical-Bekleidungsmarke, die wetterfeste Hoodies, Jacken, Hosen, Rucksäcke und Accessoires für den städtischen und Outdoor-Gebrauch entwirft, herstellt und verkauft. Das Unternehmen betont langlebige, technische Materialien und funktionale Eigenschaften (Wasserdichtigkeit, Windschutz, modulare/taktische Gestaltung) und richtet seine Produkte an Wanderer, Camper, Outdoor-Arbeiter und den täglichen Stadtgebrauch. BÆRSkin betreibt einen Online-Shop mit Einzel- und Großhandelskanälen, wirbt mit starken Kundenbewertungen und saisonalen Verkaufsaktionen und hebt Schenkungen, Pakete und von Experten getestete Ausrüstung hervor.

Beschreibung

• Aufbau und Betrieb der Datenplattform, einschließlich Ingestion, Transformation, Modellierung und Bereitstellung • Betrieb von Fivetran und kundenspezifischen Extrakten, dbt-Transformationen, BigQuery und Metabase mit Airflow-Orchestrierung • Erstellung geschäftsverwendbarer Datenmodelle für Attribution, Kohorten, LTV, Conversion, Retouren und Fulfillment • Direkte Zusammenarbeit mit Marketing, Finance und Operations, um Geschäftsfragen in nutzbare Datensätze zu übersetzen • Gegebenenfalls fehlerhafte oder unklare Geschäftsfragen hinterfragen • Verantwortung für Zuverlässigkeit durch Tests, Monitoring, Alerting, Datenaktualität und Behebung von Ausfällen • Überwachen und Steuern von Warehouse- und Tooling-Kosten • Ermöglichen von Business Self-Service durch dokumentierte Modelle, sinnvolle Semantik und vertrauenswürdige Dashboards • Täglicher Einsatz von KI-Coding-Tools zur Beschleunigung der Lieferung • Mitarbeit in einem Zweipersonen-Daten-Team mit Ownership als Individual Contributor ab der ersten Woche

🎯 Anforderungen

• Mindestens 3 Jahre praktische Erfahrung in Data Engineering oder einer ähnlichen Rolle • Fortgeschrittene Python- und SQL-Kenntnisse, inklusive Schreiben, Lesen und Optimieren von Produktionsabfragen • Erfahrung mit dbt oder vergleichbaren Transformationstools im Produktiveinsatz • Produktionserfahrung in der Orchestrierung mit Airflow, Dagster oder Prefect • Solides Wissen in Datenmodellierung über Warehouses, Data Lakes und Lakehouses • Erfahrung mit einem Cloud-analytischen Warehouse; bevorzugt BigQuery, alternativ Snowflake, Redshift oder ClickHouse • Tägliche Nutzung von KI-Coding-Tools und die Fähigkeit, ein konkretes, aktuelles Beispiel zu erläutern – inklusive Validierung und Fehlerbehebung • Englischkenntnisse mindestens B2/C1 • Mindestens 4 Stunden Überschneidung mit EU-Arbeitszeiten • Hands-on-Arbeitsstil mit Nachweis persönlich gelieferter Arbeit in den letzten 90 Tagen • Erfahrung im kundenorientierten, hochvolumigen kommerziellen Bereich wünschenswert • Erfahrung mit Databricks oder verteilter Verarbeitung wünschenswert • Erfahrung mit Streaming und Near‑Real‑Time-Architekturen wünschenswert • Erfahrung mit Docker, Terraform und CI/CD für Daten-Workflows wünschenswert • Portugiesischkenntnisse wünschenswert

🏖️ Vorteile

• Vollständig remote • Wettbewerbsfähiges Gehalt mit regelmäßigen Leistungsüberprüfungen • 26 Tage bezahlter Urlaub • Elternzeit • Weiterbildungen und Budget für professionelle Cloud-Zertifizierungen • Wirklich starke Kolleginnen und Kollegen und keine Ebenen zwischen Ihnen und den Entscheidungen • Ein Stack, den Sie verändern können. Wenn etwas nicht stimmt, können Sie es beheben