Lead Data Engineer – Identity

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Kargo

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201 - 500 Mitarbeiter

🤝 B2B

📣 Marketing

B2B • Marketing

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Beschreibung

• Aufbau und Leitung eines neuen Multi-Source-Identity-Graphen, einschließlich Identifier-Synchronisierung, Übersetzung, Clustering in Zusammenarbeit mit Data Science sowie Opt-out-Verarbeitung • Standardisierung des Partner- und Kunden-Onboardings über Web-, CTV- und Mobile-Identifier hinweg, einschließlich Cleanroom-Onboarding • Vorbereitung der Identity-Audience-Datenebene für Self-Service-Erstellung, Aktivierung, Zustandsverwaltung und Kundenreporting • Verantwortung für und Verbesserung der Observability und der Reaktion auf Alarme, einschließlich Signale, Monitore, Alerts, Freshness- und Qualitätszusagen, KI-unterstütztem Triage-Kontext und Runbooks • Führung und Weiterentwicklung von Domain-Data-Engineers durch Definition von Standards für Testbarkeit, Kosteneffizienz und wiederverwendbare Muster • Festlegung der technischen Richtung durch praktisches Programmieren, Code-Reviews, Wissensaustausch und Dokumentation von Entscheidungen in ADRs • Zusammenarbeit mit Product und Data Partnerships, um Unklarheiten in eine sequenzierte Roadmap zu überführen

🎯 Anforderungen

• Erfahrung in der Konzeption und im Betrieb großskaliger, voneinander abhängiger Datensysteme, einschließlich mindestens eines Systems, das von Grund auf neu aufgebaut wurde • Fähigkeit, gemeinsam mit Product und Data Partnerships Ambiguität in eine sequenzierte Roadmap zu überführen • Erfahrung in der Führung von Ingenieurteams, der Festlegung von Richtungen, der Review-Arbeit, der Personalentwicklung und gleichzeitiger Hands-on-Arbeit • Sehr gute Kenntnisse in Python, Airflow und Spark • Fähigkeit, idiomatische, testbare sowie kosten- und performanceoptimierte Transformationen zu schreiben • Starke SQL-Kenntnisse, speziell für Snowflake • Erfahrung mit AWS und Kubernetes • Fähigkeit, Ausfälle und Performance-Verlangsamungen durch Analyse von Infrastruktur-Logs zu diagnostizieren • Erfahrung mit Drittanbieter-APIs innerhalb von Ingestions-Pipelines • Vertrautheit mit KI-Tooling und dem Design von Codebasen, die für KI-Tools gut lesbar sind • Stark bevorzugt: Identity-Resolution- oder Graph-Arbeit im AdTech-Umfeld; Kenntnisse zu Datenschutz- und Einwilligungsanforderungen einschließlich Opt-outs, Löschung, DSGVO und CCPA; Data Cleanrooms; CI/CD mit GitHub Actions/ArgoCD; Monitoring mit VictoriaMetrics/Prometheus/Grafana • Wünschenswert: Iceberg oder vergleichbare Tabellenformate im Produktionsmaßstab; Streaming- oder nahezu echtzeitnahe Verarbeitung mit Kafka, Redpanda oder Ähnlichem; niedriglatenzige Stores wie Aerospike; OLAP-Datenbanken wie ClickHouse

🏖️ Vorteile

• Arbeitgeber mit Chancengleichheit, der sich einem inklusiven und diversen Arbeitsumfeld verpflichtet fühlt • Berücksichtigung qualifizierter Bewerber mit Vorstrafen und Verurteilungen gemäß anwendbaren Fair-Chance-Gesetzen