Senior Data-&-AI-Plattformingenieur (Remote) (m/w/d)

🔥 vor wenigen Sekunden

🇩🇪 Deutschland – Remote

💵 £80.000 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🏗️ Plattformingenieur

👻 Geisterscore 10%

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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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

• Die Datenplattform von OrderYOYO zu einer zentralen, verlässlichen Datenquelle für Management-Reporting, Händleranalysen, Finanzautomatisierung und KI weiterentwickeln • Produktionsreife Datenlösungen in Microsoft Fabric über Lakehouse, Warehouse, Notebooks, Pipelines und zugehörige Plattformfunktionen hinweg konzipieren, entwickeln und betreiben • Produktionspipelines mit Fabric, Python und PySpark entwickeln und betreiben • Muster für Datenaufnahme und -transformation über mehrere Quellsysteme, Datenbanken und Geschäftsbereiche hinweg entwerfen und dabei Auswirkungen auf Quellsysteme, Parallelität und Plattformkosten steuern • Fabric-Kapazität und -Kosten verwalten sowie redundante Legacy-Schichten ablösen • Migrationen von Legacy- zu modernen Plattformen leiten – mit Metrikparität, Freigabe durch Stakeholder, Änderungssteuerung und sicherer Außerbetriebnahme • Die Plattform im Produktionsbetrieb durch Monitoring, Alerting, Incident-Triage, Ursachenanalysen, Datenqualitätsprüfungen, Data Lineage und Runbooks betreiben • Produktionsprobleme in SQL, Spark, Pipelines und semantischen Modellen diagnostizieren und beheben • Verwaltete semantische Modelle und wiederverwendbare Metrikdefinitionen gemeinsam mit Analytics- und Business-Stakeholdern unterstützen und weiterentwickeln • KI mithilfe von RAG, Azure OpenAI und Agents in Plattform und Bereitstellungsprozesse integrieren, einschließlich Prompt- und Versionsverwaltung • Angewandte Data-Science-Lösungen wie Churn-, Empfehlungs-, Personalisierungs-, Betrugs- oder Risikomodelle entwickeln und ihre Ergebnisse nachweisen • Mit Geschäftsleitung, Finance, Product und Engineering zusammenarbeiten, um Entscheidungen zu Geschwindigkeit, Standardisierung, Automatisierung und Risiken zu treffen

🎯 Anforderungen

• Mindestens 6 Jahre einschlägige Erfahrung im Datenumfeld, davon umfangreiche aktuelle praktische Erfahrung im Data Engineering oder in der Entwicklung von Datenplattformen in Produktionsumgebungen • Nachweisliche Fähigkeit, Data-Engineering-Aufgaben eigenständig von der Anforderungsaufnahme und dem technischen Design über Implementierung, Produktivsetzung und Monitoring bis zum laufenden Betrieb zu begleiten • Fundierte praktische Erfahrung mit Microsoft Fabric oder umfassende Erfahrung mit Synapse, Databricks oder Delta sowie ein klarer Entwicklungspfad hin zu Fabric • Sehr gutes Verständnis von Lakehouse-Architekturen und Delta-basiertem Data Engineering, einschließlich Partitionierung, Schema-Evolution, Dateioptimierung und Performance-Aspekten • Hervorragende SQL- und T-SQL-Kenntnisse, einschließlich komplexer Modellierung und Performance-Tuning • Produktionsreife Kenntnisse in Python oder PySpark • Umfassende Erfahrung in der Konzeption und Implementierung inkrementeller Datenaufnahmemuster, einschließlich CDC, Change Tracking oder Watermarks, mit zuverlässigem Merge/Upsert, Replay und idempotenter Verarbeitung • Erfahrung mit analytischer und semantischer Datenmodellierung, idealerweise mit Power-BI-/Fabric-Semantikmodellen, einschließlich Performance-Optimierung, Governance und wiederverwendbaren Geschäftsmetriken • Praktische Kenntnisse der Azure-Plattformgrundlagen, einschließlich Azure SQL, ADLS/OneLake, Entra ID, Managed Identities, RBAC und Key Vault • Nachweisliche Erfahrung in der Leitung einer Migration von einer Legacy- zu einer modernen Plattform • Praktische Erfahrung im AI Engineering über Standardfunktionen von Copilot hinaus • Konkrete von Ihnen entwickelte Data-Science- oder ML-Modelle mit nachgewiesenen Ergebnissen • Umfassende Erfahrung mit Power BI/Fabric, einschließlich Direct Lake, DAX, Performance-Tuning semantischer Modelle, inkrementeller Aktualisierung und Kapazitätsaspekten • Erfahrung mit Infrastructure as Code unter Verwendung von Terraform, Bicep oder vergleichbaren Tools • Erfahrung mit Datenplattformen in SaaS-, Marketplace-, Fintech-, Zahlungs-, E-Commerce- oder international tätigen Unternehmen

🏖️ Vorteile

• Eine Remote-Position mit persönlichen Treffen einmal pro Quartal an einem unserer internationalen Standorte • Verantwortung für eine geschäftskritische Daten- und KI-Plattform • Ein kooperatives, internationales Engineering-Team

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