Senior Data Platform Engineer

🕒 vor 4 Monaten

🇳🇱 Niederlande – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🚰 Dateningenieur

👻 Geisterscore 27%

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 and evolution of OrderYOYO’s modern data platform during a critical scaling phase. • Lead the migration from legacy reporting and metric tooling into a governed Microsoft Fabric platform. • Keep business-critical BI and semantic models reliable. • Improve data pipeline stability and monitoring. • Support CRM data integration. • Provide senior technical leadership for data engineering delivery. • 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 robust orchestration, monitoring, alerting, data-quality checks and incident response. • Design high-quality 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, so future integrations are repeatable, auditable and faster to execute. • Set data-engineering standards: 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.

🎯 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, with a 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: 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.

🏖️ Vorteile

• Competitive salary • Growing international company • Growth opportunities