Senior Software Engineer – Python und Daten-Ökosystem

🕒 vor 14 Tagen

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ClickHouse

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51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2016

☁️ SaaS

🏢 Unternehmen

🤖 Künstliche Intelligenz

SaaS • Enterprise • Artificial Intelligence

ClickHouse ist ein schnelles, ressourceneffizientes Echtzeit‑Data‑Warehouse und eine Open‑Source‑Datenbank, die für überragende Abfrageleistung in geschäfts‑ und zeitkritischen Anwendungen entwickelt wurde. Es ist als Cloud‑Service auf führenden Plattformen wie AWS, GCP und Azure verfügbar, bietet eine Option „Bring Your Own Cloud“ und eine breite Palette an Integrationen für den nahtlosen Betrieb in unterschiedlichen Tech‑Stacks. ClickHouse überzeugt bei Echtzeit‑Analysen, Machine Learning, Business Intelligence und Observability und ist damit eine ideale Wahl für Anwendungsfälle wie Financial Services, Fraud Detection und Gaming‑Analytics. Es unterstützt entwicklerfreundliche SQL‑Operationen, bietet kosteneffiziente Storage‑Lösungen und stellt eine Open‑Source‑Alternative zu traditionellen Datenbanken dar. Unternehmen wie Sony, Lyft, Cisco, GitLab und Twilio setzen ClickHouse wegen seiner Skalierbarkeit, Effizienz und Benutzerfreundlichkeit ein.

Beschreibung

• Verantwortung für die Weiterentwicklung des Python-Connectors und des SDK-Ökosystems von ClickHouse, mit Fokus auf Performance, Zuverlässigkeit und API-Design • Entwicklung und Pflege von Integrationen mit Orchestrierungsplattformen (Airflow, Dagster, Prefect) und Transformationstools (dbt) nach Enterprise-Qualitätsstandards • Steuerung der AI-/LLM-Integrationsstrategie: Entwurf von Connectoren und Mustern, die ClickHouse in RAG-Architekturen, ML-Feature-Pipelines und LLM-gestützte Datenanwendungen nahtlos integrieren • Aktive Beteiligung an der Open-Source-Community: Triage von Issues, Unterstützung von Beitragenden, Nutzervertretung und Ausrichtung der Roadmap anhand von Feedback aus der Praxis • Zusammenarbeit mit Produkt-, Cloud- und anderen Engineering-Teams, um Integrationsarbeit mit den übergeordneten Plattformprioritäten abzustimmen • Einbringen praktischer Perspektiven in Roadmap-Entscheidungen und Priorisierung basierend auf den echten Workflows von Data Engineers und Data Scientists

🎯 Anforderungen

• Mindestens 7 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung, einschließlich praktischer Tätigkeit als Data Engineer, Data Scientist oder ML Engineer • Tiefgehende, nachweisbare Erfahrung im Entwurf, Aufbau und der Pflege von produktionsreifen Python-Connectoren, SDKs oder Integrationen für mindestens eine größere Plattform (Orchestrierung, BI, MLOps oder Daten-Transformation) • Praktische Erfahrung in der Anwendung von AI/ML in produktiven Data-Engineering-Kontexten: Embedding-Generierung, Vektorensuche, Feature-Pipelines oder LLM-gestützte Werkzeuge, die produktiv eingesetzt wurden • Fundierte Erfahrung mit dem Python-Data-Ökosystem: Pandas, NumPy, Pydantic und verwandte Bibliotheken • Starke Datenbank-Grundlagen: SQL, Datenmodellierung, Abfrageoptimierung und Vertrautheit mit OLAP/analytischen Datenbanken • Fundierte Erfahrung mit nebenläufigem Python: Threading, Multiprocessing und Async-Patterns • Hervorragende schriftliche und mündliche Kommunikationsfähigkeiten; sicher in der Zusammenarbeit über Engineering-Funktionen hinweg und mit Open-Source-Communities.

🏖️ Vorteile

• Flexible Arbeitsumgebung – ClickHouse ist ein global verteiltes Unternehmen und remote-freundlich. Wir sind derzeit in über 20 Ländern tätig. • Gesundheitsversorgung – Arbeitgeberbeiträge zu Ihrer Krankenversicherung. • Unternehmensanteile – Jede neue Mitarbeiterin bzw. jeder neue Mitarbeiter erhält Aktienoptionen. • Freistellung – Flexible Freistellungsregelungen in den USA, großzügige Ansprüche in anderen Ländern. • 500 USD für die Home-Office-Ausstattung, falls Sie remote arbeiten. • Globale Treffen – Wir glauben an die Kraft persönlicher Begegnungen und bieten Möglichkeiten zum Austausch bei firmenweiten Offsites.