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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 Plattform für Datenaufnahme, -transformation, -modellierung und -bereitstellung • Arbeiten mit Fivetran und kundenspezifischen Extrakten, dbt, BigQuery, Metabase und Airflow • Modellierung von Attribution, Kohorten, Lifetime Value (LTV), Conversion-, Rückgabe- und Fulfillment-Daten für die Nutzung durch das Business • Direkte Zusammenarbeit mit Marketing, Finance und Operations, um Anfragen in verwertbare Datensätze zu übersetzen • Verantwortung für Zuverlässigkeit durch Tests, Monitoring, Alarmierung, Datenaktualität und Behebung von Störungen • Überwachen und Steuern der Kosten für das Data Warehouse und die eingesetzten Tools • Ermöglichen von Business-Self-Service durch dokumentierte Modelle, sinnvolle Semantik und vertrauenswürdige Dashboards • Täglicher Einsatz von KI-gestützten Coding-Tools zur Beschleunigung der Auslieferung • Verbesserung der Pipeline-Zuverlässigkeit und Befähigung von Teams außerhalb des Data-Bereichs, Entscheidungen auf Basis der erstellten Datenprodukte zu treffen

🎯 Anforderungen

• Mindestens 3 Jahre praktische Erfahrung im Data Engineering oder in einer vergleichbaren Funktion • Fortgeschrittene Kenntnisse in Python und SQL, inklusive Schreiben, Lesen und Optimieren von Produktionsabfragen • Produktionserfahrung mit dbt oder vergleichbaren Transformationstools • Erfahrung in der Produktionsorchestrierung mit Airflow, Dagster oder Prefect • Fundierte Kenntnisse in der Datenmodellierung für Warehouses, Data Lakes und Lakehouses • Erfahrung mit einem Cloud-Analytical-Warehouse; bevorzugt BigQuery, alternativ auch Snowflake, Redshift oder ClickHouse • Tägliche Nutzung von KI-gestützten Coding-Tools und Fähigkeit, ein aktuelles konkretes Beispiel zu erläutern • Englischkenntnisse mindestens B2/C1 • Mindestens 4 Stunden Überschneidung mit den EU-Arbeitszeiten • Wünschenswert: Erfahrung in konsumorientierten, hochvolumigen kommerziellen Bereichen • Wünschenswert: Erfahrung mit Databricks oder verteilter Verarbeitung • Wünschenswert: Erfahrung mit Streaming und Near‑Real‑Time-Verarbeitung • Wünschenswert: Erfahrung mit Docker, Terraform und CI/CD für Data-Workflows • Wünschenswert: Portugiesischkenntnisse • Hands-on, selbstständige, pragmatische, kaufmännisch orientierte und lernfähige Arbeitsweise

🏖️ Vorteile

• Vollständig remote • Wettbewerbsfähige Vergütung mit regelmäßigen Leistungsbeurteilungen • 26 Tage bezahlter Urlaub • Elternzeit • Weiterbildung und Budget für berufliche Cloud-Zertifizierungen (Professional-Level) • Wirklich starke Kolleg:innen und keine Zwischenebenen zwischen Ihnen und den Entscheidungen • Ein Stack, den Sie mitgestalten können • Beliebige LLMs dürfen sowohl in den technischen Auswahlphasen als auch im Arbeitsalltag eingesetzt werden