Principal Data Platform Engineer (Schwedische Werbeplattform)

🕒 vor 1 Monat

🌐 Deutschland, Ukraine – Remote

🇩🇪 Deutschland – Remote 🇺🇦 Ukraine – Remote

⏰ Vollzeit

🔴 Experte

🚰 Dateningenieur

👻 Geisterscore 13%

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

• Technische Konzeption und Architektur einer modernen Data Platform im Enterprise-Maßstab leiten • Skalierbare Datenflüsse aus einer ereignisbasierten Speicherung auf Basis von Iceberg 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-Patterns für Batch- und Near-Real-Time-Verarbeitung etablieren • Zuverlässige und observierbare Datenpipelines für datenintensive AdTech-Workloads entwickeln • Funktionen für Datenqualität, Data Lineage, Observability und Datenabgleich implementieren • Eng mit Platform-Engineering-Teams zusammenarbeiten, um CI-erzwungene Data Contracts 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 unterstützen und zur technischen Exzellenz im gesamten Team beitragen • Eng mit der Führungsebene und funktionsübergreifenden Stakeholdern zusammenarbeiten • Die erste produktionsreife Version der Plattform bereitstellen • Architekturentscheidungen, durchsetzbare Event Contracts, getestete kanonische Entitäten sowie observierbare Datenqualität und Data Lineage etablieren

🎯 Anforderungen

• Mindestens 8 Jahre Erfahrung in der Konzeption und dem Betrieb produktionsreifer Data Platforms • Ausgeprägte Expertise in verteilten Datensystemen und ereignisgesteuerten Architekturen mit hohem Datenvolumen • Tiefgehendes Verständnis moderner Lakehouse-Architekturen und von Apache Iceberg • Sehr gute SQL-Kenntnisse • Praxiserfahrung mit Python, Java, Scala oder vergleichbaren Programmiersprachen im Produktionsumfeld • Erfahrung mit Technologien für verteilte Verarbeitung und Abfragen wie Spark, Flink oder Trino • Sehr gute Kenntnisse in Datenmodellierung, Partitionierungsstrategien und Performance-Optimierung • Nachweisliche Erfahrung in der Entwicklung von Batch- und Near-Real-Time-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 Data Contracts, Schema-Evolution und Frameworks für Datenqualität • Fähigkeit, in Greenfield-Umgebungen pragmatische Architekturentscheidungen zu treffen • Englischkenntnisse auf Upper-Intermediate-Niveau oder höher • Ausgeprägte Kommunikations- und technische Führungskompetenz

🏖️ Vorteile

• Möglichkeit zur Remote-Arbeit • Langfristige Entwicklungsperspektiven • Zusammenarbeit mit erfahrenen und hochqualifizierten Fachkräften • Möglichkeit, an internationalen Produkten im großen Maßstab zu arbeiten • Technisch ambitioniertes Arbeitsumfeld