7 Jobs
Als erste Engineering-Person im Marketing baust du wiederverwendbare Automatisierungen für Lifecycle-Kampagnen, bezahlte Werbung und die Datenflüsse zwischen Salesforce, ActiveCampaign und BigQuery. Du sicherst Rollouts mit Kontrollgruppen und Rücknahmeplänen ab; Werbestrategie und -budget liegen bei Demand Generation. Dein Vertrag ist unbefristet, der Arbeitsort wahlweise vollständig remote oder Berlin-Kreuzberg.
70.000–80.000 € pro Jahr
Von Prognosen bis zu Empfehlungssystemen: Du entwickelst mit Python und Databricks ML-Lösungen und Feature-Pipelines bis zum produktiven Einsatz. Du verantwortest Evaluation und fachliches Mentoring und gestaltest die Roadmap mit. Für Berlin, Hannover und München nennt die Anzeige "hybrid/remote" sowie eine Flexi-Week mit einem leichteren oder freien Tag pro Woche bei vollem Gehalt.
Du baust bei Vivid als erste Person dieser Funktion die Tooling-Infrastruktur für den Outbound-Vertrieb des Geschäftskontos auf. Dazu gehören Prospect-Auswahl, Sequencing, Nurture-Flows und ein Snowflake-Dashboard zu Unit Economics. Die erste Version baust du selbst mit KI- und No-Code-Tools.
Du baust im zentralen Security-Team das AppSec-Programm auf und leitest es: von Sicherheitschecks in CI/CD bis zu KI/LLM-Sicherheit. Du prüfst Code und Architektur, überarbeitest Schulungen und etablierst ein Security-Champions-Programm. In Berlin arbeitest du hybrid; die Flexi-Week bietet einen leichteren oder freien Tag pro Woche bei vollem Gehalt.
Du baust und betreibst Backend-Services für Marketing- und Wachstumssysteme bei SumUp, etwa Promotion-Management, Affiliate-Plattformen und Conversion-Tracking. Der Schwerpunkt liegt auf Go, verteilten Systemen und Kafka. Die Stelle ist in Berlin mit Office-first-Setup.
Bei Paid Search untersuchst du Auktionen, die zusätzliche Nachfrage durch Marken- gegenüber generischen Suchanfragen und Budgetelastizitäten. Im Growth-Analytics-Team entwickelst du Experimente, verbesserst Attribution sowie Kundenwertmessung und berätst die Marketingleitung. Vorgesehen sind drei Tage im Berliner Büro, zwei optionale Tage zu Hause und zusätzlich 30 Tage weltweites Arbeiten jährlich.
Für Gebote, Targeting und Personalisierung entwickelst und betreibst du ML-Pipelines mit Python und Databricks. Du übersetzt Wachstumsstrategien in technische Roadmaps und verbesserst Kundenwert- sowie Attributionsmodelle für Marketinginvestitionen in Millionenhöhe. Das Berliner Team hat drei feste Bürotage, zwei optionale Homeoffice-Tage und die Möglichkeit, jährlich 30 Tage weltweit zu arbeiten.