Gründungs-Data Engineer (Analytics-Plattform)

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OnHires

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11 - 50 Mitarbeiter

Gegründet 2020

🎯 Rekrutierung

👥 HR Tech

🤝 B2B

Recruitment • HR Tech • B2B

OnHires ist ein globaler IT-Rekrutierungs- und Personaldienstleistungspartner, der technisches und kreatives Talent für schnell wachsende Unternehmen sucht, prüft und vermittelt. Sie bieten Dienstleistungen wie geprüfte Entwickler, Beschaffung, Executive Search, Talent Mapping, RPO, HR-Beratung und flexible Einstellungsmodelle (Abonnement, Pay-per-Hire, stundenweise) mit einem Fokus auf schnelle, qualitativ hochwertige Einstellungen und skalierbare Talentpipelines.

Beschreibung

• Aufbau der Datenplattform • Entwerfen, Erstellen und Pflegen skalierbarer ELT/ETL-Pipelines zur Integration von Produktdaten, Zahlungsanbietern und Drittanbieter-APIs • Architektur und Verantwortung für das Cloud Data Warehouse des Unternehmens (Snowflake, BigQuery oder Redshift) • Erstellen zuverlässiger Orchestrierungs-Workflows mithilfe von Airflow, Prefect oder ähnlichen Tools • Optimierung der Warehouse-Performance und -Kosten durch effiziente Datenmodellierung und Abfrageoptimierung • Sicherstellung von Datenqualität und Governance • Entwickeln sauberer, testbarer Transformationsebenen mit dbt oder äquivalenten Frameworks • Entwerfen einer semantischen Schicht, die organisationsweit konsistente Geschäftskennzahlen bereitstellt • Implementieren von Datenqualitäts-Tests, Monitoring, Lineage und Dokumentation • Integrieren von Sicherheits- und Governance-Funktionen in die Plattform, einschließlich Zugriffskontrollen, Umgang mit PII und datenschutzbewussten Praktiken • Zusammenarbeit über Engineering & Product hinweg • Enge Zusammenarbeit mit Produkt- und Growth-Teams zur Unterstützung von Produktanalysen, Experimenten, Abonnement-Kennzahlen und Geschäftsreportings • Zusammenarbeit mit Softwareentwicklern beim Event-Tracking, bei Datenverträgen und API-Integrationen • Förderung von DataOps-Best-Practices, einschließlich CI/CD, Versionskontrolle, Testing und Documentation-as-Code

🎯 Anforderungen

• Mindestens 3 Jahre Erfahrung als Data Engineer oder in einer vergleichbaren Rolle • Starke SQL-Kenntnisse und sichere Programmierkenntnisse in Python (Scala von Vorteil) • Praktische Erfahrung mit modernen Cloud Data Warehouses wie Snowflake, BigQuery oder Redshift • Erfahrung mit Workflow-Orchestrierungstools wie Airflow, Prefect, Dagster oder ähnlichen • Gutes Verständnis von Datenmodellierung und Erfahrung mit dbt oder vergleichbaren Transformations-Frameworks • Erfahrung im Entwurf und Betrieb von produktionsreifen Datenpipelines • Ausgeprägtes Verantwortungsbewusstsein und Verpflichtung zum Aufbau zuverlässiger, qualitativ hochwertiger Datensysteme • Fähigkeit, technische Konzepte klar gegenüber fachübergreifenden Stakeholdern zu kommunizieren • Erfahrung in der Implementierung sicherer, datenschutzbewusster Datenpraktiken

🏖️ Vorteile

• Wettbewerbsfähige Vergütung • Vollständig remote mit flexiblen Arbeitszeiten • 22 bezahlte Urlaubstage plus lokale gesetzliche Feiertage • Modernes Engineering-Umfeld mit zeitgemäßen Technologien • Möglichkeit, eine wachsende Data-Funktion von früh an mitzugestalten • Anspruchsvolle technische Aufgaben mit Einfluss auf Architektur und Engineering-Praktiken • Ein kollaboratives, produktfokussiertes Team, in dem Daten eine zentrale Rolle in der Entscheidungsfindung spielen