Nebius Group
1001 - 5000 Mitarbeiter
🤖 Künstliche Intelligenz
🏢 Unternehmen
☁️ SaaS
Artificial Intelligence • Enterprise • SaaS
Die Nebius Group baut eines der weltweit führenden Unternehmen für KI-Infrastruktur auf und konzentriert sich darauf, die notwendige Rechenleistung, Speicherkapazität und Tools für Entwickler im KI-Bereich bereitzustellen. Mit Sitz in Europa und an der Nasdaq notiert verfügt Nebius über eine globale Präsenz mit F&E-Zentren in Europa, Nordamerika und Israel. Das zentrale Angebot des Unternehmens ist eine KI-zentrierte Cloud-Plattform, die für rechenintensive KI-Workloads ausgelegt ist, ergänzt durch verschiedene weitere Geschäftsbereiche in den Bereichen Generative KI, Edtech und autonome Technologien.
Senior Data Engineer
Vermutlich ein Geisterjob
🕒 vor 8 Monaten
🌐 Tschechien, Deutschland, +3 weitere Länder – Remote
⏰ Vollzeit
🟠 Senior
🚰 Dateningenieur
👻 Geisterscore 86%
🗣️🇺🇸🇬🇧 Englisch erforderlich
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Nebius Group
1001 - 5000 Mitarbeiter
🤖 Künstliche Intelligenz
🏢 Unternehmen
☁️ SaaS
Artificial Intelligence • Enterprise • SaaS
Die Nebius Group baut eines der weltweit führenden Unternehmen für KI-Infrastruktur auf und konzentriert sich darauf, die notwendige Rechenleistung, Speicherkapazität und Tools für Entwickler im KI-Bereich bereitzustellen. Mit Sitz in Europa und an der Nasdaq notiert verfügt Nebius über eine globale Präsenz mit F&E-Zentren in Europa, Nordamerika und Israel. Das zentrale Angebot des Unternehmens ist eine KI-zentrierte Cloud-Plattform, die für rechenintensive KI-Workloads ausgelegt ist, ergänzt durch verschiedene weitere Geschäftsbereiche in den Bereichen Generative KI, Edtech und autonome Technologien.
Beschreibung
• Verantwortlich für den Entwurf, die Bereitstellung und den Betrieb komplexer Datenpipelines, Datensätze und Plattformkomponenten • Übersetzen von Geschäfts- und Analyseanforderungen in skalierbare Datenmodelle, zuverlässige Datenprodukte und klare technische Pläne • Entwurf und Weiterentwicklung von Datenarchitekturen sowie von Speicher-, Verarbeitungs- und Orchestrierungsmustern für Workloads im großen Maßstab • Verbesserung von Datenqualität, Observability, Data Lineage und Incident Response für kritische Datensätze und Pipelines • Untersuchung und Behebung anspruchsvoller Probleme in den Bereichen Performance, Zuverlässigkeit und Datenkorrektheit in Produktionsumgebungen • Entwicklung wiederverwendbarer Tools, Standards und Automatisierungen zur Steigerung der Engineering-Produktivität und Verringerung operativer Risiken • Zusammenarbeit mit Produktteams und geschäftlichen Stakeholdern bei der Definition von Data Contracts, Prioritäten und Erfolgskriterien • Beitrag zur technischen Ausrichtung durch Design-Reviews, sorgfältige Abwägung von Trade-offs und Dokumentation • Unterstützung und Mentoring anderer Engineers durch Reviews, Pair Programming und Wissensaustausch • Teilnahme an der Rufbereitschaft und Verbesserung der betrieblichen Stabilität der betreuten Systeme • Aufbau und Betrieb der Datenplattform für Analytics, Business Intelligence, operatives Reporting und datengetriebene Produkte bei Nebius, einer Cloud-Infrastrukturplattform für die globale KI-Wirtschaft
🎯 Anforderungen
• Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung im Data Engineering, Backend Engineering oder in einer vergleichbaren Position; alternativ gleichwertige Erfahrung in der Bereitstellung und im Betrieb produktiver Datenbanksysteme • Nachweisbare Erfahrung in der eigenständigen Umsetzung komplexer Datenpipelines oder Data-Platform-Funktionen – von der Problemdefinition bis zum produktiven Betrieb • Sehr gute Kenntnisse in Python und SQL, einschließlich der Entwicklung wartbaren Produktivcodes und der Optimierung anspruchsvoller Abfragen • Praktische Erfahrung mit Tools zur Workflow-Orchestrierung wie Airflow, Prefect oder Dagster • Sehr gutes Verständnis von Datenmodellierung, einschließlich des Entwurfs wartbarer analytischer Modelle und Data Contracts für mehrere Nutzergruppen • Fundierte Kenntnisse von Datenarchitekturen und Speichersystemen, einschließlich der Trade-offs verschiedener Verarbeitungs- und Speicheransätze • Erfahrung mit dem Design zuverlässiger Systeme: Testing, Monitoring, Datenqualitätsprüfungen, Alerting, Debugging und Incident Resolution • Fähigkeit, unter unvollständigen Informationen technische Entscheidungen zu treffen, Trade-offs klar zu erläutern und effektiv mit Engineers sowie nichttechnischen Stakeholdern zusammenzuarbeiten • Ein Coding-Interview ist Bestandteil des Bewerbungsprozesses • Von Vorteil: Erfahrung mit Echtzeit- oder ereignisgesteuerten Datenplattformen und Streaming-Technologien • Von Vorteil: Erfahrung im Aufbau oder Betrieb cloudnativer Services mit Docker und Kubernetes • Von Vorteil: Kenntnisse im Bereich Infrastructure as Code, insbesondere Terraform • Von Vorteil: Erfahrung mit Data Governance, Zugriffskontrolle, Datenschutz und Compliance-Anforderungen wie DSGVO oder SOC 2 • Von Vorteil: Erfahrung mit Tools oder Frameworks für Data Observability und Datenqualität, beispielsweise Great Expectations • Von Vorteil: Erfahrung in der Verbesserung von Engineering-Standards durch gemeinsam genutzte Bibliotheken, Plattform-Tools, technische Dokumentation oder Mentoring • Bewerberinnen und Bewerber müssen berechtigt sein, in dem Land zu arbeiten, in dem sie sich bewerben, und als Voraussetzung für die Einstellung einen Nachweis über ihre Arbeitsberechtigung vorlegen
🏖️ Vorteile
• Attraktive Vergütung • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und zum Lernen • Flexibilität und Eigenverantwortung • Kollaborative und innovative Unternehmenskultur • Möglichkeit, an wirkungsvollen KI-Projekten zu arbeiten • Internationales Umfeld und talentierte Teams
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