Geospatial Data Engineer, WW Sustainability

Amazon • Vereinigte Staaten • Added on Oct 30, 2026
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Dieser Engineer entwickelt und betreibt Datensysteme, die Geoinformationen in nutzbare Grundlagen für die Nachhaltigkeitsanalysen von Amazon überführen. Die Arbeit umfasst Klima-, Wetter- und sozioökonomische Datensätze – von Datenqualität und Verarbeitung bis hin zu Kennzahlen, Berichten und Services für interne Teams. Im Mittelpunkt steht eine zuverlässige Infrastruktur, die Analysen im globalen Maßstab ermöglicht.

Die Daten helfen dem Team Worldwide Sustainability, Umweltauswirkungen zu bewerten und die operative Planung zu unterstützen. Indem räumliche Risikofaktoren wie Gefahren und Vulnerabilität aufbereitet werden, verknüpft die Rolle Klima- und Sozialdaten mit Entscheidungen in einem großen Unternehmen. Der Beitrag besteht darin, die Messungen und Analysen für die Umweltbilanz und die künftige Planung von Minderungsmaßnahmen zu ermöglichen – nicht darin, die Nachhaltigkeitspolitik festzulegen.

Die Stelle eignet sich für Personen mit mehreren Jahren Erfahrung im Data Engineering und fundierten Kenntnissen raster- und vektorbasierter Geodatenformate, GIS-Werkzeuge und verteilter Datenpipelines. Wer mit Wissenschafts-, Engineering- und Programmteams zusammenarbeiten und komplexe Daten zuverlässig und nutzbar machen kann, dürfte gut zu dieser Rolle passen.

Job-FAQs

Was sind die wichtigsten Aufgaben und Verantwortlichkeiten dieser Stelle?

Die Kernaufgabe besteht darin, Geodatenbestände zu betreiben und Datenpipelines aufzubauen, die Klima-, Wetter- und sozioökonomische Datenquellen in verlässliche Risikofaktoren überführen. Dazu gehören die Datenaufnahme, Dokumentation, Datenqualität, Metadaten, Speicherung und Bereitstellung über Datendienste oder APIs. Außerdem unterstützt der Engineer die Nachhaltigkeitsmessung mit Kennzahlen, Berichtstabellen und Dashboards. In enger Zusammenarbeit mit Wissenschafts- und Engineering-Teams sorgt er dafür, dass Analysemodelle skalierbar eingesetzt werden können. Übergeordnetes Ziel ist es, belastbare Daten für Umweltverträglichkeitsanalysen und die Unternehmensplanung bereitzustellen.

Welche wichtigen Lernmöglichkeiten bietet diese Stelle?

In dieser Rolle lässt sich die Expertise im Geodaten-Engineering vertiefen, etwa im Umgang mit Raster- und Vektordatenformaten, GIS-Werkzeugen und der Verarbeitung großer räumlicher Datenbestände. Die Arbeit mit AWS-Services und Frameworks wie Spark, Glue und Airflow kann zudem die Kompetenzen in Cloud-Architektur und produktiven Datenpipelines erweitern. Die enge Zusammenarbeit mit Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern ermöglicht Einblicke in Klima- und sozioökonomische Risikoanalysen. Die Arbeit an Berichten und Governance vermittelt außerdem Erfahrung darin, technische Daten für fundierte Entscheidungen nutzbar zu machen.

Wie sieht die ideale Kandidatin oder der ideale Kandidat aus (Erfahrung, Kompetenzen)?

Eine überzeugende Kandidatin oder ein überzeugender Kandidat verfügt über mindestens drei Jahre Erfahrung im Data Engineering, darunter Datenmodellierung, Data Warehousing, ETL-Pipelines und die Umsetzung von Projekten von Anfang bis Ende. In der Stellenausschreibung werden außerdem fundierte Kenntnisse von raster- und vektorbasierten Geodaten sowie GIS-Werkzeugen verlangt. Relevant sind auch Erfahrungen mit verteilten Datensystemen, Python, Java oder Scala sowie AWS-Services wie S3, Redshift, Glue oder EMR. Die Tätigkeit erfordert zudem einen sorgfältigen Umgang mit Daten und die Fähigkeit, mit Wissenschafts-, Engineering- und Programmteams zusammenzuarbeiten.

Tipps, um sich mit einer überzeugenden Bewerbung von anderen abzuheben

Gestalten Sie Ihre Bewerbung konkret: Beschreiben Sie ein Geodaten- oder anderes Großdatenprojekt – von der Datenaufnahme über Validierung und Modellierung bis hin zum produktiven Einsatz. Nennen Sie die verwendeten Datenformate, GIS-Werkzeuge, Cloud-Services und Verarbeitungsframeworks und erläutern Sie, wie Sie Qualität, Metadaten und Zuverlässigkeit sichergestellt haben. Bereiten Sie für das Vorstellungsgespräch ein Beispiel dafür vor, wie Ihre Pipeline oder Ihr Datensatz eine Entscheidung unterstützt hat. Stellen Sie, sofern es Ihre Erfahrung hergibt, den Bezug zu Umweltmessungen oder Risikoanalysen her, ohne Nachhaltigkeitsexpertise zu behaupten, die Sie noch nicht aufgebaut haben.

Auf welche Aspekte der Nachhaltigkeit des Unternehmens dürfte sich diese Stelle konzentrieren?

Die Stelle unterstützt die Messung von Nachhaltigkeitskennzahlen und die Arbeit an Technologien zur Emissionsminderung im Bereich Worldwide Sustainability von Amazon. Der Schwerpunkt dürfte darauf liegen, Klima-, Wetter- und sozioökonomische Geodaten für Umweltverträglichkeitsanalysen und räumliche Risikoanalysen aufzubereiten. Diese Infrastruktur kann die operative Planung und Nachhaltigkeitskennzahlen unterstützen, darunter die in der Stellenausschreibung genannten Bereiche CO₂, Wasser und Abfall. Der Engineer ermöglicht Messungen und Analysen; eine direkte Verantwortung für Emissionssenkungen oder Nachhaltigkeitsziele wird in der Ausschreibung jedoch nicht zugewiesen.

Mit welchen Herausforderungen könnte man in dieser Rolle hauptsächlich konfrontiert sein?

Eine wahrscheinliche Herausforderung besteht darin, uneinheitliche Daten aus zahlreichen internen und externen Quellen zusammenzuführen und dabei Qualität, Herkunftsnachweise und aussagekräftige Metadaten zu gewährleisten. Raster- und Vektordatensätze können sich hinsichtlich Format, Maßstab und Abdeckung unterscheiden. Die Pipelines müssen diese Unterschiede daher zuverlässig bewältigen. Zudem gilt es, wissenschaftliche Anforderungen mit Produktionsstandards, Governance, Sicherheit und sich ändernden Berichtsvorgaben in Einklang zu bringen. Daten sowohl für komplexe Analysen als auch für operative Entscheidungen nutzbar zu machen, erfordert möglicherweise eine sorgfältige Abstimmung zwischen verschiedenen Teams.

Wie könnte ein typischer Arbeitstag in dieser Position aussehen?

Ein Arbeitstag könnte die Überprüfung des Zustands der Datenpipelines, die Behebung von Problemen bei Datenqualität oder -aufnahme und die Entwicklung von Transformationen für Geodatensätze umfassen. Außerdem könnte der Engineer an der AWS-Infrastruktur arbeiten, Deployments testen, Metadaten aktualisieren oder eine Berichtstabelle beziehungsweise ein Dashboard verbessern. Voraussichtlich bleibt auch Zeit für den Austausch mit Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern, Engineers sowie Programm- oder Produktteams, um Datenanforderungen zu klären und Analyseprozesse in den produktiven Betrieb zu überführen. Die Prioritäten können sich ändern, wenn neue Datenquellen, Risikoanalysen oder Berichtsanforderungen hinzukommen.

Welche Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung bietet diese Rolle?

Die Rolle kann den Weg zu einer Position als Senior Data Engineer oder in die Leitung einer Plattform ebnen – durch die Verantwortung für produktive Geodatensysteme und die Mitarbeit an übergreifenden Architekturthemen. Weitere Entwicklungsmöglichkeiten ergeben sich durch den Ausbau der Kenntnisse in Cloud-Datenplattformen, GIS und räumlicher Datenanalyse im großen Maßstab. Die Zusammenarbeit mit Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern kann außerdem das Wissen über Klimarisiken und Umweltmessungen vertiefen. Die Stellenausschreibung beschreibt die Zusammenarbeit und eine Roadmap für das Berichtswesen, nennt jedoch weder einen konkreten Beförderungspfad noch ein formelles Weiterbildungsprogramm.

Mit welchen wichtigen Stakeholdern könnten Sie zusammenarbeiten?

Zu den wichtigsten Partnern dürften Kolleginnen und Kollegen aus den Bereichen Nachhaltigkeitsmessung und Technologien zur Emissionsminderung gehören, insbesondere Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, die Analysemethoden entwickeln. Data Engineers und Software Engineers arbeiten mit der Rolle an Pipeline-Architektur, Integrationen und dem zuverlässigen Betrieb zusammen. Auch Produkt- und Programmteams sind wichtige Partner, da sie geschäftliche Fragestellungen identifizieren und Berichts- oder Risikodaten für die Planung nutzen. Interne Anwenderinnen und Anwender von Nachhaltigkeitskennzahlen greifen möglicherweise auf die daraus entstehenden Datensätze, Dashboards und APIs zurück.

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