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.
Data Engineer
Vermutlich ein Geisterjob
🕒 vor 6 Monaten
🌐 Tschechien, Deutschland, +3 weitere Länder – Remote
⏰ Vollzeit
🟡 Mittelstufe
🟠 Senior
🚰 Dateningenieur
👻 Geisterscore 70%
🗣️🇺🇸🇬🇧 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
• Verantwortung für den Entwurf, die Bereitstellung und den Betrieb komplexer Datenpipelines, Datensätze und Plattformkomponenten • Übersetzung geschäftlicher und analytischer Anforderungen in skalierbare Datenmodelle, zuverlässige Datenprodukte und klare technische Konzepte • Entwurf und Weiterentwicklung von Datenarchitekturen sowie 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 • Etablierung wiederverwendbarer Tools, Standards und Automatisierungen zur Steigerung der Engineering-Produktivität und Verringerung betrieblicher Risiken • Zusammenarbeit mit Produktteams und geschäftlichen Stakeholdern zur Definition von Datenverträgen, Prioritäten und Erfolgskriterien • Mitwirkung an der technischen Ausrichtung durch Design-Reviews, fundierte Abwägungen und Dokumentation • Unterstützung und Mentoring anderer Engineers durch Code-Reviews, Pair Programming und Wissensaustausch • Teilnahme am Bereitschaftsdienst und Übernahme der Verantwortung für die Verbesserung der betrieblichen Stabilität der betreuten Systeme • Entwicklung komplexer Datenprodukte von Anfang bis Ende für die KI-Cloud-Plattform von Nebius sowie datengetriebene Geschäfts- und Produktteams
🎯 Anforderungen
• Mindestens 5 Jahre Berufserfahrung im Data Engineering, Backend Engineering oder in einer vergleichbaren Rolle; alternativ gleichwertige Erfahrung in der Entwicklung und im Betrieb produktiver Datensysteme • Nachweisliche Erfahrung in der eigenständigen Entwicklung komplexer Datenpipelines oder Datenplattform-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 Workflow-Orchestrierungstools wie Airflow, Prefect oder Dagster • Sehr gutes Verständnis von Datenmodellierung, einschließlich der Entwicklung wartbarer analytischer Modelle und Datenverträge für mehrere Nutzergruppen • Fundierte Kenntnisse von Datenarchitekturen und Speichersystemen, einschließlich der Abwägung zwischen verschiedenen Verarbeitungs- und Speicheransätzen • Erfahrung mit Zuverlässigkeitskonzepten: Testing, Monitoring, Datenqualitätsprüfungen, Alerting, Debugging und Incident Resolution • Fähigkeit, bei unklarer Informationslage technische Entscheidungen zu treffen, Abwägungen verständlich zu erläutern und effektiv mit technischen sowie nicht technischen Stakeholdern zusammenzuarbeiten • Erfahrung mit Echtzeit- oder ereignisgesteuerten Datenplattformen und Streaming-Technologien • Erfahrung in der Entwicklung oder im Betrieb cloudnativer Services mit Docker und Kubernetes • Vertrautheit mit Infrastructure as Code, insbesondere Terraform • Erfahrung mit Data Governance, Zugriffskontrolle, Datenschutz und Compliance-Anforderungen wie DSGVO oder SOC 2 • Erfahrung mit Tools oder Frameworks für Data Observability und Datenqualität, beispielsweise Great Expectations • Erfahrung in der Verbesserung von Engineering-Standards durch gemeinsam genutzte Bibliotheken, Plattform-Tools, technische Dokumentation oder Mentoring • Bewerber müssen berechtigt sein, in dem Land zu arbeiten, in dem sie sich bewerben, und als Voraussetzung für die Einstellung einen Nachweis über ihre Arbeitserlaubnis vorlegen • Coding-Interview erforderlich
🏖️ Vorteile
• Attraktive Vergütung • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und Weiterbildung • Flexibilität und Eigenverantwortung • Kollaborative und innovative Unternehmenskultur • Möglichkeit, an wirkungsvollen KI-Projekten zu arbeiten • Internationales Umfeld und talentierte Teams • Hohes Tempo • Mutiges Denken • Kontinuierliche Weiterentwicklung • Sinnstiftender Beitrag • Vertrauen und echte Verantwortung • Möglichkeit, die Zukunft der KI mitzugestalten
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