Senior Data & AI Platform Engineer

🕒 vor 20 Tagen

🇬🇧 Vereinigtes Königreich – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🏗️ Plattformingenieur

👻 Geisterscore 15%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.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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OrderYOYO

WebsiteLinkedInAlle Stellen

51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2015

🍽️ Lebensmittel & Getränke

📣 Marketing

📦 Logistik

💰 €5.954.149 Post-IPO Equity - OrderYoyo im 2022-03

Food & Beverage • Marketing • Logistics

OrderYOYO ist eine Online-Bestell- und Marketingplattform für Restaurants und Imbissbuden, die maßgeschneiderte Websites und mobile Apps, ein Cloud-POS, integrierte Zahlungsabwicklung (YOYOPay) und gezielte Marketing-Dienste (E-Mail, SMS, App-Push-Benachrichtigungen, Google Ads, soziale Medien) bietet. Zu den Merkmalen zählen Treueprogramme, Reservierungen, Analysen über eine My Business-App und engagierter Support, um den Restaurants zu helfen, Direktbestellungen zu erfassen, Provisionsgebühren zu reduzieren und die Kundenbindung zu steigern. Das Unternehmen positioniert sich als Google-Partner und bedient Tausende von Restaurants mit maßgeschneiderten digitalen Schaufenstern und Marketingkampagnen.

Beschreibung

• Own the continuity, evolution and AI-enablement of OrderYOYO’s modern data platform during a critical scaling phase • Lead hands-on Microsoft Fabric architecture across lakehouse, warehouse, notebooks, semantic models, Git-backed delivery and production governance • Drive migration from legacy reporting and metric tooling into a governed Fabric semantic layer, including parity testing, stakeholder sign-off and safe decommissioning • Own and improve data pipelines across APIs, files, events and operational stores • Establish orchestration, monitoring, alerting, data-quality checks and incident response • Use AI and automation to accelerate ETL/ELT development, data mapping, documentation, testing, report generation, monitoring and data-quality management • Design Power BI semantic models, DAX measures and reusable metric definitions for leadership, finance, commercial, product, marketing, payments and support reporting • Support CRM and operational data integrations, including outbound data feeds, identity mapping, schema mapping, reverse-ETL patterns and monitoring • Create reliable ingestion and modelling patterns for acquired businesses • Set data-engineering standards covering definition of ready/done, code review, release discipline, documentation, runbooks and platform change governance • Mentor engineers and analysts and translate business-critical data needs into pragmatic technical delivery • Build automated reporting and insight-generation capabilities that reduce manual analysis and improve decision speed • Provide senior technical leadership for data engineering delivery

🎯 Anforderungen

• 6+ years in modern data warehousing, analytics engineering or data platform engineering, ideally in a SaaS, marketplace, fintech, payments, e-commerce or multi-region B2B2C environment • Strong Microsoft Fabric capability, or deep Azure Synapse / Databricks experience with clear ability to specialise quickly in Fabric • Expert SQL/T-SQL plus strong Python or PySpark • Track record of building maintainable ELT/ETL pipelines and analytical data models • Strong Power BI and DAX experience, including semantic modelling, incremental refresh, performance tuning, model governance and capacity/cost awareness • Experience leading legacy-to-modern data platform migrations, including metric parity, stakeholder validation, change control and safe decommissioning • Experience operating production data systems, including monitoring, alert design, incident triage, root-cause analysis, data-quality checks, lineage and runbooks • Comfortable with Git-based data engineering workflows, pull requests, release discipline and standards for notebooks, pipelines and semantic model changes • Practical experience using AI or automation to improve data engineering, reporting, documentation, testing, monitoring, migration or developer productivity • Strong-to-have experience with payments, settlement, reconciliation, fees, chargebacks, merchant reporting or finance-domain data • Strong-to-have CRM-side data flows and reverse-ETL patterns, especially HubSpot, Salesforce, Zendesk or similar platforms • Strong-to-have M&A or acquired-company data integrations • Strong-to-have NoSQL-to-analytics modelling • Strong-to-have GA4, BigQuery export, Google Ads / SEM feeds, Segment or other event and marketing analytics sources • Strong-to-have Azure OpenAI, LLMs, RAG, AI agents, prompt/version management or AI-assisted development workflows • Strong-to-have AI-generated reporting, natural-language analytics, business copilots, automated insight generation or merchant/customer intelligence tools • Strong-to-have responsible AI and governance experience, including RBAC, PII handling, audit logs, human approval flows, explainability and GDPR-conscious design

🏖️ Vorteile

• Fully remote work arrangement