Analytics Engineer, Datenplattform

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🔥 vor 33 Minuten

🌐 Deutschland, Portugal – Remote

🇩🇪 Deutschland – Remote 🇵🇹 Portugal – Remote

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

🚰 Dateningenieur

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Emma – The Sleep Company

WebsiteLinkedInAlle Stellen

501 - 1000 Mitarbeiter

Gegründet 2013

🏥 Gesundheitswesen

🍽️ Lebensmittel & Getränke

🧘 Wellness

Healthcare • Food & Beverage • Wellness

Emma – The Sleep Company ist ein Unternehmen, das sich der Verbesserung des Schlafs der Menschen durch innovative Technologien und Entwicklungen verschrieben hat. Ursprünglich mit dem Ziel gegründet, die Schlafqualität zu steigern, investiert Emma heute erheblich in Forschung und Entwicklung, um wissenschaftlich fundierte Produkte zu schaffen – darunter preisgekrönte Matratzen in Großbritannien. Darüber hinaus erschließt Emma neuartige Ansätze zur Schlafoptimierung, etwa Musikalben für erholsameren Schlaf und AI-gestützte Schlaflösungen. Mit einem starken Fokus auf E-Commerce und Technologie expandiert Emma – The Sleep Company weltweit, eröffnet eigene Stores und engagiert sich in sozialen Initiativen wie Spielzeugspenden zu Weihnachten sowie Aufklärungsarbeit rund um psychische Gesundheit. Emma bietet vielfältige Karrierechancen, fördert persönliche und berufliche Weiterentwicklung und unterstützt eine dynamische, internationale Community von Mitarbeitenden.

Beschreibung

• Verantwortlich für das Monitoring, Alerting und die Observability der Datenplattform und deren kontinuierliche Verbesserung • Mitwirken an Architektur-Diskussionen, Vorschläge unterbreiten, Abwägungen durch ADRs und RFCs dokumentieren und entscheiden, was gebaut, refaktoriert oder stillgelegt wird • Engineering-Standards und Best Practices für Lakehouse, Orchestrierungsschicht, Data Warehouse und Reporting-Systeme festlegen, dokumentieren und durchsetzen • Förderung einer Code-Review-Kultur • Erstellen von Leitfäden, Standards und Dokumentation für Kolleg*innen im Data-Bereich • Abstimmung vorantreiben durch Wissensaustausch-Foren • Entwicklung und Pflege interner Tools, einschließlich KI-unterstützter Workflows sowie Observability- und Qualitäts-Frameworks • Unterstützung der KI-Einführung innerhalb der Dateninfrastruktur in Zusammenarbeit mit der Technologieabteilung • Weiterentwicklung und Aufbau des Redshift-Data-Warehouse mit dbt und Paradime • Orchestrierung der Ausführung und Abhängigkeiten zwischen Upstream- und Downstream-Pipelines mithilfe von MWAA und Paradime • Bereitstellung von Infrastruktur via Infrastructure as Code mit Pulumi und Terraform • Mitwirkung an Ingestion-Pipelines mittels einfachen ELT-Ansätzen, containerisiertem Python und ereignisbasierten Mustern • Zuverlässiges Laden von Daten in das Medallion-Lakehouse mittels S3, Glue und Iceberg • Zusammenarbeit über den gesamten Stack mit Staff Analytics und Data Engineers zur Planung, Umsetzung und Auslieferung von Lösungen • Anhebung der Engineering-Standards im Team

🎯 Anforderungen

• Mindestens 3 Jahre Erfahrung in einer Data Platform-, Data Engineering-, Analytics Engineering-, DataOps- oder vergleichbaren Rolle in einer Produktionsumgebung • Breite Kenntnisse über den Data-Stack und Sicherheit beim Wechsel zwischen Themen und unbekannten Problemen • Sehr gute Kenntnisse in SQL und Python • Verständnis von Datenbanken, einschließlich Query-Ausführung, Performance-Tuning, Storage- und Zugriffs-/Berechtigungsmodellen • Ausreichende dbt-Erfahrung, um Arbeiten anderer zu prüfen und Standards zu setzen • Praktische Erfahrung mit AWS-Daten-Technologien: Redshift, S3, IAM, Athena und Glue oder vergleichbaren Technologien • Erfahrung mit Lakehouse-Architekturen wie Apache Iceberg oder Delta • Erfahrung mit Pipeline-Orchestrierung wie Apache Airflow oder Ähnlichem • Erfahrung mit modernen Ingestion-/ELT-Tools wie Airbyte oder Fivetran oder vergleichbaren Tools • Erfahrung mit Infrastructure as Code, z. B. Pulumi oder Terraform, oder vergleichbar • Sicherheit im Umgang mit internen Tools und vorhandenen Codebasen • Starke Kommunikations- und Schreibfähigkeiten • Sicheres Verfassen von Dokumentation, Leitfäden und Architekturentscheidungen • Eigeninitiative und Autonomie, um nach der Einarbeitung eigenständig zu arbeiten • Fließendes Englisch in Wort und Schrift • Ansässig in Europa mit überlappender Zeitzone • Die Rolle erfordert einen Standort in Portugal oder Deutschland

🏖️ Vorteile

• Wachsendes Scale-Up: Möglichkeit, die nächste Version von Emma aufzubauen und Systeme zu verfeinern, ohne Agilität zu verlieren • Einflussnahme: Ownership, Verantwortung und messbare Entwicklung • Wachstums- und Lernreise: Trainings und Coaching basierend auf dem 70/20/10-Modell • Emma-zing-Community: Kollaborative Gemeinschaft intelligenter, sorgfältig ausgewählter Kolleg*innen • Internationales Arbeiten: Zusammenarbeit über Kulturen, Perspektiven und Zeitzonen hinweg • Flexibilität: Remote-Arbeitsregelung mit hoher Flexibilität