Data Engineer (all genders)

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.

• Ingestion pipelines. Build and maintain pipelines from customer systems (SIHOT, Opera, Guestline, Salesforce, email) into our bronze layer — batch and streaming, APIs and file-based, resilient to the quirks of each source.
• Data modeling. Develop the silver/gold layers of our Medallion architecture: clean, well-documented models of requests, offers, bookings, and revenue that serve analytics, dashboards, and ML features alike.
• Data quality and observability. Implement validation, monitoring, and alerting so broken source data is caught before it reaches a customer dashboard or a pricing model.
• Analytics enablement. Support customer-facing performance reports and internal KPI dashboards — working with Product and customer teams to turn data into insight hotels act on.

What success looks like:

• 3 months: You own several production pipelines end-to-end and have measurably improved their reliability.
• 12 months: Onboarding a new hotel group’s data is a repeatable process, not a project — and data quality issues are caught by your systems, not by customers.

• 2–4 years as a data engineer or in a strongly data-focused engineering role
• Strong SQL and Python
• Hands-on Databricks and Spark experience — this is a hard requirement, our entire platform runs on it
• Hands-on experience building production pipelines (batch and/or streaming)
• Pragmatic approach to messy real-world data
• Strong English (B2–C1), German (min. B2)
  

Nice to have, not required:

• Medallion / lakehouse architecture experience
• API-based ingestion from enterprise systems (CRM, ERP, PMS)
• dbt, Delta Live Tables, or similar transformation tooling
• BI/dashboard experience (Chart.js, Power BI, or similar)

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

• Arbeit 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 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.