Data Engineer

🕒 vor 12 Tagen

🇬🇧 Vereinigtes Königreich – Remote

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

🚰 Dateningenieur

🇬🇧 UK-Skilled-Worker-Visum-Sponsor

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🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich

Amazon Redshift

BigQuery

Cloud

SQL

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Legl

51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2019

⚖️ Rechtswesen

💼 Beratung

💳 Fintech

Legal • Consulting • Fintech

Legl ist eine modulare, datenzentrierte Plattform für moderne Kanzlei-Operationen, die Anwaltskanzleien dabei unterstützt, Betriebseffizienzen zu steigern und ihre Zeit freizugeben, um sich auf die Schaffung bedeutungsvoller Kundenerlebnisse zu konzentrieren. Die preisgekrönte Client Lifecycle Management-Plattform von Legl automatisiert kundenorientierte Geschäftsprozesse und Zahlungen und schafft gleichzeitig umfassende Daten und eine einzige Quelle der Wahrheit für Anwaltskanzleien. Mit marktführender Technologie können Anwaltskanzleien jeden Aspekt ihres Kundenlebenszyklus digitalisieren und ein zentrales Betriebssystem bereitstellen, um ihre Kundenbasis und Zahlungen zu verwalten. Legl hilft Anwaltskanzleien, den Kundenrisiko besser zu erkennen und zu verstehen, mit integrierter Compliance, unterstützt durch digitale Zahlungs-Module, um Kanzleien bei der effektiven Verwaltung des Cashflows und der Umsatzsteigerung zu helfen. Unsere Mission ist es, Anwaltskanzleien zu befähigen, Betriebseffizienzen zu steigern und ihre Zeit freizugeben, um sich auf die Schaffung bedeutungsvoller Kundenerlebnisse zu konzentrieren. Heute bedient Legl über 220 mittelständische und führende Anwaltskanzleien im Vereinigten Königreich und unterstützt die Erbringung von Rechtsdienstleistungen für über 500.000 Kunden landesweit.

Beschreibung

• Own business problems, not just data requests • Deliver data-led solutions end to end • Own correctness and validation • Operate as the conduit between technical & commercial stakeholders

🎯 Anforderungen

• Strong data modelling and hands-on experience building tested, version-controlled transformations on a cloud data warehouse (e.g. Snowflake, BigQuery, Redshift) • You have real analytics-engineering craft, and you've done the hard parts • You treat data as a product, not a pile of queries • You're fluent enough in SQL and data modelling to know when a plausible-looking answer is actually wrong • You can review and validate what AI produces • You're comfortable owning ambiguity: you can take a vague, high-stakes question, run discovery, prioritise, and commit to a direction without waiting for perfect inputs.

🏖️ Vorteile

• Flexible working arrangements

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