<div class="show-more-less-html__markup show-more-less-html__markup--clamp-after-5 relative overflow-hidden"> <strong>Deine Aufgaben </strong><br/><p>Als<strong> Lead Data Engineer (w/m/d)</strong> baust du das Datenfundament, auf dem Theos AI-Produkte laufen. Wir bauen das <strong>AI-Operating-System für die Immobilienverwaltung</strong> und deine Mission ist es die Daten für unsere Agenten und Automatisierungen bereitzustellen. </p><p>Du übernimmst eine Lead-IC-Rolle an der Schnittstelle aus <strong>Tech Lead, Architekt:in und hands-on Engineer</strong> und prägst maßgeblich das Design und die Entwicklung unserer Datenschicht: von der Extraktion aus Dokumenten und operativen Systemen bis zur produktionsreifen Bereitstellung für unsere AI-Produkte. </p><p><span><strong>Deine Aufgaben</strong></span></p><ul><li>Du baust und betreibst die <strong>Datenschicht, die unsere AI-Agenten und Automatisierungen</strong><span> </span>mit verlässlichem, gut strukturiertem Kontext versorgt. Das bildet die Grundlage dafür, dass unsere Systeme und Produkte korrekte Entscheidungen treffen. </li><li>Du setzt den <strong>Engineering-Standard </strong>für das Data-Team: von Testing, CI/CD und Code Review bis zu Observability, Incident Response und Support-Prozessen. </li><li>Du arbeitest<span> </span><strong>hands-on </strong>an der Umsetzung mit Tools <strong>wie dbt, Airflow und BigQuery und entwickelst eigene Datenpipelines. </strong></li><li>Du triffst <strong>Architekturentscheidungen </strong>für unseren gesamten Data Stack: von der Ingestion über die Transformation bis zum Bereitstellen der Daten für unsere Produkte. </li><li>Du coachst andere Engineers durch<span> </span><strong>Pairing, 1:1s und technische Führung</strong><span> </span>und hebst so das Niveau des gesamten Teams. </li><li>Du arbeitest eng mit <strong>Senior TPM, VP Product und Stakeholdern</strong> zusammen und bringst technische Perspektiven aktiv in Roadmap-Entscheidungen und Trade-offs ein. </li><li>Du arbeitest schnell, pragmatisch und in <strong>kleinen Inkrementen</strong>, mit einem klaren Fokus auf produktive Auslieferung, Einfachheit und nachhaltige Qualität. </li></ul><br/><br/><strong> Dein Profil </strong><br/><ul><li>Du bringst <strong>mindestens 4 Jahre Erfahrung</strong> in Software- oder Data Engineering mit.</li><li>Du nutzt <strong>AI-gestützte Tools</strong> selbstverständlich über deinen gesamten Entwicklungsprozess hinweg.</li><li>Du hast tiefe praktische Erfahrung mit <strong>SQL, Python und dbt</strong>.</li><li>Du hast nachweislich <strong>produktive Datenpipelines aufgebaut und betrieben</strong> und kennst die Anforderungen an Zuverlässigkeit, Wartbarkeit und Skalierung aus der Praxis.</li><li>Du denkst stark in <strong>Reliability, Testbarkeit und Maintainability </strong>und setzt hohe technische Qualitätsmaßstäbe.</li><li>Du denkst Daten <strong>vom Konsum durch AI-Systeme</strong> her und baust die Datenschicht so, dass Agenten und Automatisierungen zuverlässig darauf aufsetzen können.</li><li>Du verfügst über <strong>Hands-on-Erfahrung mit GCP,</strong> insbesondere mit <strong>BigQuery und Cloud Composer / Airflow</strong>, oder mit vergleichbaren Technologien.</li><li>Du triffst pragmatische Entscheidungen zwischen <strong>SaaS-Lösungen und Custom Build,</strong> zum Beispiel bei Tools wie Airbyte oder Fivetran.</li><li>Du bringst ein gutes Gespür für Priorisierung, Discovery und Zerlegung komplexer Arbeit mit und übernimmst Verantwortung und <strong>Ownership</strong> für deine Aufgaben.</li><li>Du verfügst über Deutschkenntnisse auf C1-Niveau oder höher und hast Erfahrung im deutschsprachigen Arbeitsumfeld.</li></ul><p>Von Vorteil </p><ul><li>Ein starkes Bewusstsein für <strong>Datenschutz und Security </strong>sowie ein klarer Umgang mit sensiblen Kund:innendaten. </li><li>Du hast Erfahrung mit <strong>Terraform</strong> der vergleichbarer Infrastructure as Code. </li><li>Erfahrung mit <strong>Python-Backend-Frameworks</strong> wie FastAPI, Flask oder Django. </li><li>Erfahrung im Betrieb von <strong>Backend-APIs in Produktion</strong>, inklusive Verfügbarkeit, Performance und Incident Response. </li><li>Erfahrung mit der Integration von <strong>LLMs und agentenbasierten Workflow </strong> in Engineering-Prozesse und der Unterstützung anderer beim Upskilling in diesem Bereich. </li></ul><br/><br/><strong> Warum wir? </strong><br/><p>Bei <strong>Theo </strong>ist Data Engineering ein zentraler Hebel, um eine traditionell analoge Branche in einen modernen, AI-nativen Service zu transformieren. Als <strong>Lead Data Engineer </strong>steigst du früh genug ein, um Architektur, Engineering-Standards und Arbeitsweisen maßgeblich mitzugestalten – und arbeitest gleichzeitig bereits in einem Umfeld mit echtem operativem Impact, hoher Relevanz und direkter Verbindung zum Kerngeschäft. </p><p>Du arbeitest in einem kleinen, erfahrenen und interdisziplinären Umfeld mit direktem Zugang zu Product-, Data- und Leadership-Funktionen, kurzen Entscheidungswegen und viel Eigenverantwortung. Deine Arbeit hat unmittelbaren Einfluss darauf, wie robust unsere Datenplattform ist, wie effektiv unsere Teams arbeiten und wie gut wir Eigentümer:innen und weitere Stakeholder im Immobilienkontext im Alltag unterstützen können. </p> </div>