Senior Data Engineer – Plattformdaten

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Leadfeeder

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51 - 200 Mitarbeiter

💰 Series A im 2019-04

Leadfeeder ist eine Software zur Analyse von Website-Besuchern, die Ihnen die Unternehmen zeigt, die Ihre Website besuchen, wie sie dorthin gelangt sind und welche Seiten sie angeklickt haben. Denken Sie an uns wie an Ihr Lead-Generierungs-, Account-basiertes Marketing- und Vertriebs-Intelligenz-Tool - alles in einem, wie ein Burrito. Installieren Sie einfach das Leadfeeder Tracker-Skript in weniger als 5 Minuten! Der Leadfeeder Tracker wird in nahezu Echtzeit bis zu 30 % mehr Unternehmen aufdecken (neue Leads jede Stunde). Sie können Leadfeeder Premium 14 Tage lang kostenlos testen (keine Kreditkarte erforderlich). Außerdem integrieren wir uns mit mehreren Tools: Google AnalyticsMailChimp PipedriveSalesforceHubSpotUnd vielen mehr! Wir sind ein internationales Start-up mit Sitz in Helsinki, Finnland.

Beschreibung

• Entwerfen, entwickeln und betreiben produktiver Data-Pipelines, die die Produktfunktionen von Leadfeeder antreiben — von der Datenaufnahme (Ingestion) über Anreicherung und Verarbeitung bis hin zur Bereitstellung. • Aufbau und Wartung von Streaming- und Echtzeit-Ingestionssystemen, die Ereignisdaten in großem Maßstab und mit niedriger Latenz durch die Plattform transportieren. • Verantwortung für die Cloud-Infrastruktur, die die Pipelines stützt — Compute, Storage, Networking, Security, Observability — entworfen und verwaltet als Code. • Zusammenarbeit mit Produkt- und ML-Teams, um Datensätze und Pipelines bereitzustellen, die produktseitige Funktionen und AI/ML-Workflows unterstützen. • Implementieren von Maßnahmen zur Datenqualität, Observability und Zuverlässigkeit über alle Pipelines, sodass Probleme früh erkannt, Vorfälle kurz gehalten werden und nachgelagerte Teams den Daten vertrauen können. • Vorantreiben von Engineering-Praktiken im Team: Code-Review, Testing, CI/CD für Daten, Infrastructure-as-Code, Performance-Tuning und Kostenbewusstsein. • Zusammenarbeit mit Engineering-, Produkt- und ML-Teams, um Produktanforderungen in skalierbare, gut dokumentierte Datensysteme zu übersetzen.

🎯 Anforderungen

• Mindestens 10 Jahre praktische Erfahrung im Data- und/oder Software-Engineering, mit einer führenden Rolle bei produktiven Data-Pipelines, die produkt- oder kundenorientierte Systeme betreiben (nicht nur interne Analytics). • Fundierter Engineering-Hintergrund — produktionsreifes Python, sichere SQL-Kenntnisse, Code-Review, Testing, CI/CD und betriebliches Verantwortungsbewusstsein sind für Sie selbstverständlich. • Umfassende Erfahrung mit Cloud-Infrastruktur — vorzugsweise AWS (S3, Kinesis/MSK, Lambda, ECS/EKS, IAM, Networking) oder Äquivalent; sicher im Umgang mit Infrastructure-as-Code (Terraform, CDK oder Ähnlichem). • Erfahrung mit Streaming- oder Echtzeit-Dateningestion (Kafka, Kinesis, Flink, Spark Streaming oder Ähnlichem) in ein Warehouse- oder Lakehouse-Umfeld. • Fundierte Erfahrung mit modernen Data Warehouse-/Lakehouse-Technologien (Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks, Athena oder Ähnlichem). • Praktische Erfahrung mit Tools zur Daten-Transformation, insbesondere dbt. • Nachweisliche Erfahrung im Aufbau und Betrieb verteilter Datensysteme in großem Maßstab — mit gezieltem Fokus auf Performance, Zuverlässigkeit und Kosten. • Vertrautheit mit Tools und Praktiken zur Datenqualität und Observability (Great Expectations, dbt-Tests, Monte Carlo oder Ähnliches). • Erfahrung in der Ermöglichung von AI/ML-Workloads auf Basis produktiver Daten. • Starke Kommunikationsfähigkeiten in Englisch, schriftlich und mündlich, sowie die Fähigkeit, effektiv mit Engineering-, Produkt- und nicht-technischen Stakeholdern zusammenzuarbeiten. • Sicheres Arbeiten in einer vollständig Remote-Umgebung. • Wohnsitz/physischer Standort innerhalb Europas. • Wünschenswert: • Kenntnisse mit Datenkatalog-Tools, Data-Contracts-Frameworks oder Data-Mesh-Prinzipien. • Erfahrung im B2B-SaaS-Umfeld und Vertrautheit mit Intent-Daten, Web-Event-Daten, CRM, Produktanalyse, Abrechnung und Support-Tools.

🏖️ Vorteile

• Die Möglichkeit, mit einem sehr fachkundigen, leistungsstarken und angenehmen Team zusammenzuarbeiten. • Ein internationales, diverses, dynamisches und engagiertes Arbeitsumfeld. • Möglichkeit zur Remote-Arbeit mit flexiblen Arbeitszeiten. • Unterstützung der psychischen Gesundheit durch Auntie.