Principal Data Platform Engineer (Schwedische Werbeplattform)

🔥 vor 2 Stunden

🌐 Deutschland, Ukraine – Remote

🇩🇪 Deutschland – Remote 🇺🇦 Ukraine – Remote

⏰ Vollzeit

🔴 Experte

🚰 Dateningenieur

👻 Geisterscore 10%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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Sigma Software Group

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1001 - 5000 Mitarbeiter

Gegründet 2002

💼 Beratung

🏥 Gesundheitswesen

🚘 Automobilindustrie

Consulting • Healthcare • Automotive

Die Sigma Software Group ist ein multinationales Unternehmen, das 2002 gegründet wurde und sich auf hochwertige Softwareentwicklung, Grafikdesign, Testing und Support-Services spezialisiert hat. Das Unternehmen liefert Lösungen für unterschiedlichste Branchen, darunter Automotive, Telekommunikation, Luftfahrt, Werbung, Gaming, Banking, Immobilien und Gesundheitswesen. Sigma Software fördert die berufliche Weiterentwicklung, bietet weltweit Remote-Work-Möglichkeiten und betreut renommierte Kundinnen und Kunden wie AstraZeneca, Scania und SAS. Das Unternehmen legt Wert auf eine Kultur der kontinuierlichen Weiterbildung, des Mentorings und flexibler Arbeitsumgebungen – und ist damit ein bevorzugter Arbeitgeber für IT-Spezialistinnen und -Spezialisten, die an komplexen Lösungen mit Cutting-Edge-Technologien arbeiten möchten. Sigma Software steht für innovative Lösungen und gestaltet die Zukunft des Engineerings mit – und engagiert sich zugleich gesellschaftlich, unter anderem durch karitative Arbeit in der Ukraine.

Beschreibung

• Leitung des technischen Designs und der Architektur einer modernen Datenplattform auf Unternehmensebene • Definition skalierbarer Datenflüsse aus ereignisbasiertem Speicher auf Basis von Iceberg in analytische und operative Datenprodukte • Bewertung und Auswahl von Technologien für Orchestrierung, Transformation, Abfragen, Bereitstellung und Speicherung • Entwicklung wiederverwendbarer kanonischer Entitäten und Datenmodelle für die Bereiche Werbung, Kampagnen, Inventar, Abrechnung und Kunden • Etablierung skalierbarer Engineering-Muster für Batch- und nahezu Echtzeitverarbeitung • Aufbau zuverlässiger und transparenter Datenpipelines für datenintensive AdTech-Workloads • Implementierung von Funktionen für Datenqualität, Data Lineage, Observability und Abstimmung • Zusammenarbeit mit Platform-Engineering-Teams zur Einführung von CI-erzwungenen Datenverträgen und Governance-Standards • Definition von Strategien für Mandantenisolierung, Zugriffskontrolle und regionale Datenabgrenzung • Festlegung von Standards für Tests, Deployment-Automatisierung, Schema-Evolution und Versionierung • Optimierung der Plattformleistung, Skalierbarkeit und Infrastrukturkosten • Mentoring von Engineers und Beitrag zur technischen Exzellenz im gesamten Team • Enge Zusammenarbeit mit der Unternehmensleitung und funktionsübergreifenden Stakeholdern • Bereitstellung der ersten produktionsreifen Version der Plattform • Aufbau einer produktiven Datengrundlage mit dokumentierten Architekturentscheidungen, durchsetzbaren Event-Verträgen, getesteten kanonischen Entitäten sowie transparenter Datenqualität und Data Lineage innerhalb der ersten sechs Monate

🎯 Anforderungen

• Mindestens 8 Jahre Erfahrung im Design und Betrieb produktionsreifer Datenplattformen • Fundierte Expertise in verteilten Datensystemen und ereignisgesteuerten Architekturen mit hohem Datenvolumen • Tiefgehendes Verständnis moderner Lakehouse-Architekturen und von Apache Iceberg • Sehr gute SQL-Kenntnisse • Praxiserfahrung im Produktionsumfeld mit Python, Java, Scala oder vergleichbaren Programmiersprachen • Erfahrung mit Spark, Flink oder Trino • Fundierte Kenntnisse in Datenmodellierung, Partitionierungsstrategien und Performance-Optimierung • Nachweisliche Erfahrung im Aufbau von Batch- und nahezu Echtzeit-Datenpipelines • Praktische Erfahrung mit AWS-Cloud-Infrastruktur • Ausgeprägtes Verständnis von CI/CD-Pipelines, Infrastructure as Code und Observability im Produktionsbetrieb • Erfahrung mit der Implementierung von Datenverträgen, Schema-Evolution und Frameworks für Datenqualität • Fähigkeit, in Greenfield-Umgebungen pragmatische Architekturentscheidungen zu treffen • Englischkenntnisse auf mindestens gehobenem Mittelstufenniveau (B2) oder höher • Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten und technische Führungskompetenz • Erfahrung in AdTech oder anderen Bereichen mit ereignisbasierter Verarbeitung großer Datenmengen (von Vorteil) • Erfahrung im Design mandantenfähiger SaaS-Datenarchitekturen (von Vorteil) • Vertrautheit mit Technologien für semantische Schichten (von Vorteil) • Erfahrung in der Unterstützung von Analytics- und ML-/AI-Workloads (von Vorteil) • Verständnis von Datenschutzbestimmungen und Anforderungen an die Datenresidenz (von Vorteil)

🏖️ Vorteile

• Vollzeitbeschäftigung • Möglichkeit zur Remote-Arbeit • Möglichkeit, an internationalen Produkten im großen Maßstab zu arbeiten • Zusammenarbeit mit hochqualifizierten Fachkräften • Langfristige Entwicklungsmöglichkeiten • Möglichkeit, zu einem technisch anspruchsvollen Umfeld beizutragen