Senior Data Engineer

Stelle nicht auf LinkedIn

🕒 vor 1 Monat

🇪🇺 Europa – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🚰 Dateningenieur

👻 Geisterscore 19%

Was es bedeutet: die Wahrscheinlichkeit, dass für diese Stelle niemand wirklich einstellt.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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opinov8

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201 - 500 Mitarbeiter

Gegründet 2017

💼 Beratung

🏥 Gesundheitswesen

📦 Logistik

Consulting • Healthcare • Logistics

opinov8 ist ein globales Unternehmen für digitale und technische Lösungen, das sich auf maßgeschneiderte Software, Cloud- und Datenservices spezialisiert hat. Mit Hauptsitz in London und Entwicklungszentren sowie Remote-Teams in der Ukraine, Ägypten, Kolumbien, Portugal und der EU, arbeitet opinov8 mit Unternehmen weltweit zusammen, um die digitale Transformation durch maßgeschneiderte Ingenieurskunst, Cloud-Migrationen und datengestützte Lösungen zu beschleunigen. Das Unternehmen agiert als Remote-First-Dienstleister im B2B-Segment und bedient Kunden aus Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen, Logistik und Medien.

Beschreibung

• Zentrale Datenmodelle für Nutzer, Ereignisse und Leistungsdaten definieren und implementieren • Robuste, produktionsreife Datenpipelines entwerfen und betreiben • Eine zentrale, verbindliche Datenquelle für wichtige Geschäfts- und Produktkennzahlen etablieren • Daten für Analysen zu Kundenbindung, Conversion-Funnel, Aktivierung sowie weitere Geschäfts- und Produktanalysen strukturieren • Datendienste und Jobs auf AWS entwickeln und bereitstellen, einschließlich S3, Lambda, ECS/EKS, Glue, Athena und Redshift • Pragmatische Entscheidungen zu Datenspeicherung, -verarbeitung und -zugriff treffen • Tools wie BigQuery, Snowflake und Databricks bewerten und bei entsprechendem Mehrwert einführen • Sicherstellen, dass die Architektur mit dem Wachstum von Produkt, KI und Daten skaliert, ohne unnötig komplex zu werden • Pipelines im Hinblick auf Skalierbarkeit, Kosteneffizienz und Performance optimieren • Sauberen, wartbaren und gut strukturierten Python-Code nach bewährten Softwareentwicklungsstandards schreiben • Mit den Teams aus Product, Engineering, KI und Business zusammenarbeiten

🎯 Anforderungen

• Mindestens 5–7 Jahre Berufserfahrung in datenintensiven Tätigkeiten, z. B. Data Engineering, ML Engineering oder vergleichbaren Bereichen • Sehr gute Programmierkenntnisse in Python, einschließlich sauberer Architektur, Testing und modularer Entwicklung • Fundierte SQL-Kenntnisse und Erfahrung im Entwurf analytischer Schemata • Praktische Erfahrung in der Entwicklung produktiver Datenpipelines und Datendienste • Umfassende Erfahrung mit AWS und cloudnativen Datenarchitekturen • Vertrautheit mit CI/CD, Monitoring, Logging und Deployments • Sicherer Umgang mit unvollständigen Daten aus der Praxis und sich weiterentwickelnden Anforderungen • Erfahrung in dynamischen oder noch jungen Unternehmen • Sehr gute Kommunikationsfähigkeiten in Englisch • Fähigkeit zur effektiven Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden und internationalen Teams • Begeisterung für Sport, Leistungsanalysen und die Nutzung von Daten für konkrete Auswirkungen in der Praxis

🏖️ Vorteile

• Arbeiten Sie von Ihrem Wunschort aus – Fachkräfte weltweit sind willkommen • Flexible Bedingungen für die Arbeit im Homeoffice • Spannende Projekte in verschiedenen Branchen • Kontinuierliche Lern- und Weiterbildungsmöglichkeiten • Praktische, anwendungsorientierte Erfahrung • Zusammenarbeit in einem vielfältigen, internationalen und multikulturellen Team

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