Principal Data-Platform-Engineer (schwedische Werbeplattform)

🔥 vor 8 Minuten

🌐 Deutschland, Usbekistan – Remote

🇩🇪 Deutschland – Remote 🇺🇿 Usbekistan – Remote

⏰ Vollzeit

🔴 Experte

🚰 Dateningenieur

👻 Geisterscore 11%

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

• Technisches Design und die Architektur einer modernen Datenplattform im Enterprise-Maßstab leiten • Skalierbare Datenflüsse aus einer auf Iceberg basierenden Ereignisspeicherung in analytische und operative Datenprodukte definieren • Technologien für Orchestrierung, Transformation, Abfragen, Bereitstellung und Speicherung bewerten und auswählen • Wiederverwendbare kanonische Entitäten und Datenmodelle für die Bereiche Werbung, Kampagnen, Inventar, Abrechnung und Kunden entwickeln • Skalierbare Engineering-Muster für Batch-Verarbeitung und Verarbeitung nahezu in Echtzeit etablieren • Zuverlässige und gut überwachbare Datenpipelines für volumenstarke AdTech-Workloads entwickeln • Funktionen für Datenqualität, Datenherkunft, Observability und Abstimmung implementieren • Eng mit Platform-Engineering-Teams zusammenarbeiten, um durch CI erzwungene Datenverträge und Governance-Standards einzuführen • Strategien für Mandantenisolierung, Zugriffskontrolle und regionale Datengrenzen definieren • Standards für Tests, Deployment-Automatisierung, Schema-Evolution und Versionierung etablieren • Plattformleistung, Skalierbarkeit und Infrastrukturkosten optimieren • Engineers als Mentorinnen und Mentoren begleiten und teamübergreifend zur Engineering-Exzellenz beitragen • Eng mit der Führungsebene und funktionsübergreifenden Stakeholdern zusammenarbeiten • Die erste produktionsreife Version der Plattform bereitstellen • Die erste produktive Datengrundlage, dokumentierte Architekturentscheidungen, durchsetzbare Ereignisverträge, getestete kanonische Entitäten sowie beobachtbare Datenqualität und Datenherkunft etablieren

🎯 Anforderungen

• Mindestens 8 Jahre Erfahrung im Design und Betrieb produktionsreifer Datenplattformen • Fundierte Expertise in verteilten Datensystemen und volumenstarken ereignisgesteuerten Architekturen • Tiefgehendes Verständnis moderner Lakehouse-Architekturen und von Apache Iceberg • Sehr gute SQL-Kenntnisse • Produktionserfahrung mit Python, Java, Scala oder vergleichbaren Programmiersprachen • Erfahrung mit Technologien für verteilte Verarbeitung und Abfragen wie Spark, Flink oder Trino • Sehr gute Kenntnisse in Datenmodellierung, Partitionierungsstrategien und Performance-Optimierung • Nachweisliche Erfahrung im Aufbau von Batch-Pipelines und Datenpipelines für Verarbeitung nahezu in Echtzeit • Praktische Erfahrung mit AWS-Cloud-Infrastruktur • Sehr gutes Verständnis von CI/CD-Pipelines, Infrastructure as Code und Observability in Produktionsumgebungen • Erfahrung mit der Implementierung von Datenverträgen, Schema-Evolution und Frameworks für Datenqualität • Fähigkeit, in Greenfield-Umgebungen pragmatische Architekturentscheidungen zu treffen • Englischkenntnisse auf gehobenem Mittelstufenniveau oder höher • Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten und technische Führungskompetenz

🏖️ Vorteile

• Möglichkeiten für Remote-Arbeit • Möglichkeit, an internationalen Produkten im großen Maßstab zu arbeiten • Zusammenarbeit mit hochqualifizierten Fachkräften • Langfristige Entwicklungsmöglichkeiten • Mentoring und Möglichkeit, zur Engineering-Exzellenz beizutragen