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Data Engineer (m/w/d)

DIMBEG GmbH ist Marktführer für Immobiliengutachten zur Steueroptimierung. Um unsere datengetriebene Skalierung weiter auszubauen, schaffen wir eine interne Rolle, die Datenerhebung, serverseitige Verarbeitung, Data Warehouse und CRM-Daten technisch zusammenführt – von Website & Ads über unseren eigenen Google-Server bis in BigQuery und HubSpot. Eine HubSpot-Agentur unterstützt punktuell, aber Ownership liegt inhouse.

Start: ab sofort / nach Vereinbarung

 

Die Rolle – ehrlich formuliert

Das ist kein Job, in dem du ein fertiges Setup „verwaltst“. Du baust auf: eine saubere Datenerhebung, eine robuste Pipeline ins Warehouse und verlässliche Dashboards/Attribution.

Wir suchen bewusst einen hands-on Data Engineer, der das Setup technisch selbst umsetzt, debuggt und betreibt – nicht primär jemanden, der andere Techies koordiniert.

IT

Abteilung

Remote

Standort

Vollzeit

Beschäftigungsart

Aufgaben

Du baust und betreibst unsere End-to-End Datenkette:

Datenerhebung → Debugging → Verarbeitung/Modell → Reporting/Insights, sodass wir jederzeit klar wissen, wo welche Daten entstehen, wie sie verarbeitet werden und wie sie entlang des Funnels (von Erstkontakt bis Umsatz) ausgewertet werden können – inkl. zentraler Unternehmens-Dashboards, die Attribution und Performance transparent abbilden.

Deine Aufgaben (hands-on, mit Ownership)

1) Datenerhebung & Messkonzept

  1. Aufbau & Pflege eines Tracking-/Measurement-Plans (Events, Parameter, Naming, QA, Doku)
  2. Ownership für GA4 (Event-/Conversion-Konzept, Audits, Debugging, Attribution, Funnel-Analysen)
  3. Ownership für Google Tag Manager (Data Layer, Tags/Trigger/Variablen, Consent/Privacy, QA)
  4. Sicherstellen eines sauberen Setups rund um Cookies/Consent und Browser-Restriktionen (1st-/3rd-Party Data)

2) Eigener Google-Server / serverseitige Datenverarbeitung

  1. Technische Verantwortung für das Zusammenspiel Client-Tracking ↔ Server-Komponente ↔ GA4/Warehouse
  2. Debugging & Qualitätssicherung (Event Delivery, Parameter, Deduping, Consent-Auswirkungen, Datenverluste)
  3. Abstimmung mit Dev/IT zur Stabilität, Performance und Wartbarkeit des Setups

3) Data Warehouse Management (Google Cloud / BigQuery)

  1. Aufbau/Weiterentwicklung von BigQuery-Exports und Datenpipelines (z. B. GA4 → BigQuery)
  2. SQL: Views/Models, konsistente Metrik-Definitionen („Source of Truth“) sowie Abgleich und Plausibilisierung der Daten zwischen GA4, BigQuery, HubSpot (und ggf. Ads)
  3. Monitoring & Data Quality Checks (Anomalien, Validierungen, Datenkonsistenz)

4) CRM-Daten & HubSpot

  1. Sicherstellen sauberer Datenlogiken in HubSpot (Quellen-/Campaign-/UTM-Logik, Properties, Lifecycle)
  2. Technische/analytische Grundlage schaffen, damit Kontakte, Leads, Deals und Umsatz sauber attribuiert und reportbar sind
  3. Zusammenarbeit mit der HubSpot-Agentur: Anforderungen definieren, Umsetzung reviewen, QA/Abnahme – du bist Owner

5) Reporting & C-Level Enablement

  1. Aufbau von Dashboards/Reports (HubSpot Reporting, Looker Studio/BI je nach Setup)
  2. Verwaltung und Weiterentwicklung zentraler Unternehmens-Dashboards, die Attribution (Quelle/Kampagne/Kanal) sowie Performance entlang des Funnels transparent darstellen
  3. Sicherstellen konsistenter KPI-Definitionen und einer nachvollziehbaren Logik (Single Source of Truth) zwischen GA4 ↔ HubSpot ↔ BigQuery
  4. Regelmäßige Reviews mit klaren Handlungsempfehlungen
  5. Dokumentation (Data Dictionary, SOPs) und Wissenstransfer

Anforderungen

  1. Deutsch: Muttersprach-Niveau
  2. Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung in Data Engineering / Analytics Engineering / Tracking-nahen Datenrollen
  3. Hands-on Erfahrung mit GA4, GTM, BigQuery und HubSpot (Implementierung, Debugging, Reporting/Attribution-Logik)
  4. Hands-on Erfahrung mit Consent Mode, Enhanced Conversions und Server-Side Tagging
  5. Erfahrung mit serverseitigen Setups im Google-Ökosystem bzw. vergleichbaren „eigenen Server“-Architekturen
  6. Du kannst technische Themen klar und C-Level-tauglich kommunizieren

Vorteilhaft

  1. Programmierkenntnisse (z. B. JavaScript, Python) und/oder Erfahrung mit APIs/Webhooks
  2. ETL/Reverse ETL, dbt, Fivetran o. ä.

Entwicklung zur Senior-Rolle (bei Erfolg)

Der Aufstieg zur Senior-Stufe ist explizit vorgesehen, wenn du u. a.:

  1. Datenqualität messbar verbesserst (weniger Tracking-Fehler, stabile Parameter/Events)
  2. einen robusten „Source of Truth“-Layer in BigQuery etablierst
  3. GA4 ↔ Server ↔ HubSpot ↔ Warehouse dauerhaft konsistent und auditierbar machst
  4. eine skalierbare QA- & Doku-Struktur etablierst und operative Abhängigkeiten reduzierst

Vorteile

Was wir bieten

  1. 100% Remote (DE), flexible Arbeitszeiten
  2. Direkter Draht ins C-Level, hoher Impact & Ownership
  3. Marktführer-Umfeld mit Wachstum und echter Datenorientierung
  4. Attraktive Vergütung + klarer Entwicklungspfad

Bewerbung

Bitte sende:

  1. Lebenslauf/ LinkedIn
  2. 2–3 Projektbeispiele (Datenerhebung/Debugging + BigQuery/Warehouse + CRM)
  3. Startdatum & Gehaltsvorstellung
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