Data Engineer Mid-Level (m/w/d) at Octopus Energy
Berlin, Berlin, Germany -
Full Time


Start Date

Immediate

Expiry Date

18 Dec, 26

Salary

50000.0

Posted On

19 Sep, 26

Experience

4 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Yes

Skills

Industry

Information Technology & Services

Description

About the job


Energie neu denken. Infrastruktur neu bauen. Zukunft neu gestalten – bei der Energy Metering Germany GmbH, einem Unternehmen der Octopus Energy Group.

 

Als innovativer Messstellenbetreiber treiben wir die Energiewende nicht nur voran – wir setzen sie technisch um.

Digital, skalierbar und kompromisslos praxisorientiert.

Von der Installation intelligenter Messsysteme inklusive Smart Meter Gateway über moderne Wallbox-Lösungen für Privathaushalte bis hin zu komplexen 1:n-Lösungen und CLS-Management nach §14a und §9 EnWG – wir bauen die vernetzte Energieinfrastruktur von morgen. Sicher, normkonform und hochautomatisiert.

Unser Anspruch: Messstellenbetrieb neu definieren – als Rückgrat eines flexiblen, datengetriebenen Energiesystems. Dafür kombinieren wir regulatorische Exzellenz mit technischer Umsetzungskompetenz und operativer Geschwindigkeit.

Wenn du nicht nur verwalten, sondern gestalten willst – dann baue mit uns das Energy Metering der nächsten Generation. 💚

Für den weiteren Ausbau und Betrieb unserer modernen Daten- und Analytics-Landschaft suchen wir einen vielseitigen Mid-Level Data Engineer (m/w/d). In dieser Rolle bist du das Bindeglied zwischen robuster Data-Lakehouse-Infrastruktur, analytischem Reporting mit Lightdash & Streamlit und angewandten Data-Science-Use-Cases.

Deine Aufgaben: Du begleitest Daten entlang ihres gesamten Lebenszyklus – von der Rohdatenaufnahme im Lakehouse über automatisierte Datenmodelle bis hin zu interaktiven Dashboards und Machine-Learning-gestützten Datenanwendungen.



  • Lakehouse & Data Engineering (ca. 50%):



  • Konzeption, Aufbau und Tuning performanter Pipelines auf Basis von Databricks.



  • Datenmodellierung mit dbt sowie Orchestrierung robuster DAGs via Apache Airflow.






  • Governance & Performance:



  • Etablierung automatisierter Data-Quality-Prüfungen, Data Lineage und Cluster-Optimierung.


How To Apply:

Incase you would like to apply to this job directly from the source, please click here

Responsibilities

About the job


Energie neu denken. Infrastruktur neu bauen. Zukunft neu gestalten – bei der Energy Metering Germany GmbH, einem Unternehmen der Octopus Energy Group.

 

Als innovativer Messstellenbetreiber treiben wir die Energiewende nicht nur voran – wir setzen sie technisch um.

Digital, skalierbar und kompromisslos praxisorientiert.

Von der Installation intelligenter Messsysteme inklusive Smart Meter Gateway über moderne Wallbox-Lösungen für Privathaushalte bis hin zu komplexen 1:n-Lösungen und CLS-Management nach §14a und §9 EnWG – wir bauen die vernetzte Energieinfrastruktur von morgen. Sicher, normkonform und hochautomatisiert.

Unser Anspruch: Messstellenbetrieb neu definieren – als Rückgrat eines flexiblen, datengetriebenen Energiesystems. Dafür kombinieren wir regulatorische Exzellenz mit technischer Umsetzungskompetenz und operativer Geschwindigkeit.

Wenn du nicht nur verwalten, sondern gestalten willst – dann baue mit uns das Energy Metering der nächsten Generation. 💚

Für den weiteren Ausbau und Betrieb unserer modernen Daten- und Analytics-Landschaft suchen wir einen vielseitigen Mid-Level Data Engineer (m/w/d). In dieser Rolle bist du das Bindeglied zwischen robuster Data-Lakehouse-Infrastruktur, analytischem Reporting mit Lightdash & Streamlit und angewandten Data-Science-Use-Cases.

Deine Aufgaben: Du begleitest Daten entlang ihres gesamten Lebenszyklus – von der Rohdatenaufnahme im Lakehouse über automatisierte Datenmodelle bis hin zu interaktiven Dashboards und Machine-Learning-gestützten Datenanwendungen.



  • Lakehouse & Data Engineering (ca. 50%):



  • Konzeption, Aufbau und Tuning performanter Pipelines auf Basis von Databricks.



  • Datenmodellierung mit dbt sowie Orchestrierung robuster DAGs via Apache Airflow.






  • Governance & Performance:



  • Etablierung automatisierter Data-Quality-Prüfungen, Data Lineage und Cluster-Optimierung.


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