About the role
Deine AufgabenWhere the Data Engineer builds pipelines, you own the platform. Rocket’s data layer has to scale from a handful of European hotel groups to enterprise chains across two continents — multi-tenant, reliable, cost-efficient, and fast enough to serve both real-time product features and ML workloads.
You will set the architecture, the standards, and the roadmap for our Databricks lakehouse, and raise the bar for everyone working on data at MICE DESK.
Data platform architecture. Own the design of our lakehouse (Medallion architecture on Databricks): tenancy model, storage layout, orchestration, streaming vs. batch strategy, cost management, and the evolution path as customer volume grows 10x.
Scalable multi-tenant ingestion. Design the ingestion framework that makes onboarding a new hotel group a configuration task, not an engineering project — across wildly heterogeneous PMS/CRM sources and both EU and US data residency requirements.
ML and product data serving. Build the interfaces between the data platform and its consumers: feature pipelines for our ML models, low-latency serving for in-product analytics, and the contracts that keep both stable.
Standards and mentorship. Define engineering standards for the data team — testing, CI/CD for pipelines, documentation, data contracts — and mentor data engineers toward them.
What success looks like:
3 months: You’ve audited the current platform, set the target architecture, and shipped the first structural improvement.
12 months: The platform onboards new enterprise customers in days, serves ML and product reliably, and the data team operates at a visibly higher standard.
Dein Profil5+ years in data engineering, including architecture ownership of a production data platform
Deep, hands-on Databricks and Spark expertise
Proven design of multi-tenant or large-scale data systems
Strong software engineering practice: testing, CI/CD, infrastructure-as-code for data
Experience mentoring engineers or leading data workstreams
Strong English (B2–C1), German (B2)
Nice to have, not required:
Lakehouse/Medallion architecture at scale
Streaming architectures (Kafka, Delta Live Tables, structured streaming)
ML platform / feature store experience
EU data residency / GDPR-aware architecture experience
B2B SaaS background
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 bietenArbeit mit echter KI-Technologie auf internationalem Niveau — nicht als Pilotprojekt, sondern als Geschäftsmodell.
Echter Gestaltungsspielraum. Deine Ideen landen nicht in einem Ideenbriefkasten, sondern in der nächsten Iteration.
Kurze Wege zur Geschäftsführung. Entscheidungen fallen in Tagen, nicht in Gremienschleifen.
Wachstum, das du mitgehst. Wir bauen gerade die nächste Unternehmensphase — mit Rollen, Verantwortung und Perspektiven, die es vor einem Jahr noch nicht gab.
Hauptarbeitsort Leipzig mit regelmäßiger Büropräsenz und flexiblem Homeoffice-Anteil. Hybride Modelle sind bei uns gelebte Praxis, nicht die Ausnahme.
Unbefristeter Vertrag, Vollzeit.
Leistungsprämien für nachweisbare Erfolge.
Mehrtägige Teamevents an Orten, die tatsächlich Spaß machen.
So läuft unser BewerbungsprozessIntro-Interview — wir lernen uns kennen, du erfährst, wo wir stehen und wohin wir wollen.
Case Study oder Technical Study, je nach Rolle — ein echtes Problem aus unserem Alltag, das wir gemeinsam durchgehen.
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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