Data Engineer (all genders)

Eorbit Gmbh · Leipzig

Experienced mid tech
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Deine Aufgaben

Everything Rocket does — AI extraction, pricing intelligence, customer dashboards, business reporting — runs on data that you make trustworthy. You will build and operate the pipelines that pull sales data out of heterogeneous hotel systems (PMS, CRM, email) and land it, cleaned and modeled, in our Databricks lakehouse.

The core of the job: Hotel data is famously messy: every property configures its PMS differently, legacy systems export inconsistent formats, and the same booking looks different in three systems. Making that reliable at scale is the job.

What success looks like:


Dein Profil

Nice to have, not required:


Warum wir?

Wir sind das Technologieunternehmen, das den Gruppen- und Veranstaltungsverkauf in der Hotellerie neu denkt. Was heute über Posteingang, Excel und Telefon läuft, macht unsere Plattform Rocket zu einem durchgängigen, KI-gestützten Prozess — von der ersten Anfrage bis zum unterschriebenen Vertrag. Europäische Hotelgruppen führen ihren Gruppenverkauf bereits darüber.
Das bedeutet für dich: Du arbeitest nicht trotz KI, sondern mit ihr. Wer bei uns anfängt, gibt Feedback, das in Produktentscheidungen einfließt — und versteht irgendwann, warum ein Prompt besser funktioniert als ein anderer.
Und weil wir schnell wachsen, ist vieles bei uns noch im Entstehen. Manche Antwort lautet ehrlicherweise „das bauen wir gerade noch”. Genau darin liegt die Chance: Du triffst auf Freiräume statt auf fertige Strukturen, und was du hier aufbaust, trägt deine Handschrift.

Was wir bieten

So läuft unser Bewerbungsprozess
  1. Intro-Interview — wir lernen uns kennen, du erfährst, wo wir stehen und wohin wir wollen.
  2. Case Study oder Technical Study, je nach Rolle — ein echtes Problem aus unserem Alltag, das wir gemeinsam durchgehen.
  3. Interview mit deiner künftigen Führungskraft und, je nach Position, mit unseren Gründern.
Vom ersten Gespräch bis zur Entscheidung vergehen bei uns maximal vier Wochen. Und du hörst in jedem Fall von uns — auch dann, wenn es diesmal nicht passt.

  

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Posted 30 Jul 2026 · ref 238869