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Senior Data Engineer

🕒 vor 1 Monat

🌐 Deutschland, Polen – Remote

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⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🚰 Dateningenieur

🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich

Airflow

BigQuery

Cloud

ETL

PySpark

Python

Spark

SQL

Woher diese Stelle stammt

Veröffentlicht auf der Karriereseite von Sigma Software Group, nicht über eine Jobbörse

Von Remote Rocketship zum ersten Mal gesehen vor 1 Monat

Noch offen auf der Website von Sigma Software Group. Geprüft vor 7 Stunden.

Logo of Sigma Software Group

Sigma Software Group

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

• Verfassen und verteidigen Sie diagnostische SQL-Abfragen für umfangreiche Produktionsdatensätze • Entwickeln und pflegen Sie Ingestion-Pipelines für Bid-, Win- und Impression-Logs in BigQuery • Harmonisieren Sie Felder über unabhängig entwickelte Datensätze hinweg und pflegen Sie versionierte Feldzuordnungen • Entwickeln Sie zum jeweiligen Zeitpunkt korrekte Feature-Tabellen und Aggregations-Pipelines • Konzipieren und pflegen Sie Conversion- und Labeling-Pipelines unter Berücksichtigung verzögert verfügbarer Labels • Verantworten Sie den Write Path für die Datenbereitstellung, Schema-Verträge, Publishing-Prozesse und Freshness-SLOs • Entwickeln Sie eine Infrastruktur für Experimente, einschließlich Traffic-Splitting und Reporting-Pipelines • Führen Sie umfangreiche historische Backfills und eine sichere erneute Verarbeitung nach Änderungen an Feldzuordnungen durch • Implementieren Sie Maßnahmen zur Datenisolierung und sicheren Aggregation zum Schutz von Werbekundendaten • Entwickeln Sie automatisierte Frameworks zur Validierung der Datenqualität • Arbeiten Sie eng mit Customer Engineers zusammen und erstellen Sie Betriebsdokumentation • Beteiligen Sie sich an Architekturentscheidungen und an der Verbesserung der Plattformskalierbarkeit

🎯 Anforderungen

• Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung im Data Engineering • Mindestens 2 Jahre Erfahrung mit produktiven ML- oder umfangreichen Analytics-Pipelines • Hervorragende SQL-Kenntnisse, einschließlich Window Functions und inkrementeller Verarbeitung • Sehr gute Python-Kenntnisse für die Entwicklung produktionsreifer Pipelines • Praktische Erfahrung mit Spark oder PySpark • Erfahrung in der Entwicklung von ETL-/ELT-Pipelines mit Airflow, Cloud Composer, Dagster oder vergleichbaren Tools • Erfahrung mit Cloud Data Warehouses im großen Maßstab, vorzugsweise BigQuery • Ausgeprägtes Verständnis von Datenmodellierung und zeitpunktbezogener Korrektheit • Erfahrung mit ereignisgesteuerten oder Clickstream-Datensätzen im sehr großen Maßstab • Erfahrung in der Betreuung geschäftskritischer Produktions-Pipelines • Englischkenntnisse auf dem Niveau B2 oder höher

🏖️ Vorteile

• Möglichkeit zur Arbeit im Homeoffice • Möglichkeit, an wirkungsvollen globalen Produkten zu arbeiten • Zusammenarbeit mit erfahrenen Engineers • Möglichkeit, Architekturentscheidungen mitzugestalten • Möglichkeit, Fachkenntnisse in umfangreichen verteilten Systemen und modernen Datenplattformen auszubauen

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