Founding Data Engineer

Stelle nicht auf LinkedIn

🕒 vor 2 Monaten

🇬🇧 Vereinigtes Königreich – Remote

💵 £95.000 - £130.000 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

🚰 Dateningenieur

🇬🇧 UK-Skilled-Worker-Visum-Sponsor

Dieses Unternehmen hat in der Vergangenheit UK-Skilled-Worker-Visa gesponsert.

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Plain Concepts

WebsiteLinkedInAlle Stellen

201 - 500 Mitarbeiter

Gegründet 2006

💼 Beratung

📣 Marketing

📦 Logistik

Consulting • Marketing • Logistics

Plain Concepts ist ein innovatives Technologieunternehmen, das sich der Bereitstellung maßgeschneiderter Lösungen für eine breite Palette digitaler Anforderungen verschrieben hat. Mit einem Fokus auf zukunftsweisende Bereiche wie Künstliche Intelligenz, Cybersicherheit, Cloud Computing und Internet der Dinge (IoT) ist Plain Concepts ein Partner für Unternehmen, die ihre Abläufe verbessern und ihre digitale Landschaft sichern möchten. Als anerkannter Microsoft AI Partner zielt Plain Concepts darauf ab, Daten in aufschlussreiche Informationen zu verwandeln und Geschäftsapplikationen durch maßgeschneiderte IoT-Entwicklungen zu verbessern. Darüber hinaus fördert das Unternehmen revolutionäre Fortschritte in den Bereichen Augmented und Virtual Reality und treibt digitale Transformationsinitiativen mit Microsoft 365 voran, mit einem starken Fokus auf Nachhaltigkeit und gesellschaftliches Engagement.

Beschreibung

• Rebuild our data warehouse: own the architecture, schemas, and core datasets with clean pipelines and a unified event taxonomy established with Engineering. • Deliver trusted, reusable data products: foundational datasets that power analytics, reporting, in-app features, and AI, anchored on a joinable customer/account spine across product, billing, and CS context. • Stand up data observability: quality checks, freshness, lineage, schema drift, and incident response, so the business can trust what it sees. • Own in-app reporting: ship the analytics features that help support leaders turn their data into better decisions. • Enable self-serve: evolve our data layer, dashboards, and documentation so every team can run their own analysis without a ticket. • Lay the retrieval layer behind our AI agent's customer context. • Partner across the company: work with GTM, CX, Product, and Engineering to translate questions into scalable models and datasets.

🎯 Anforderungen

• Have built modern analytics stacks end-to-end (warehouse, transformations, semantic layer, governance) from zero, ideally more than once. • Are strong with SQL, BigQuery, and dbt/Dataform. • Have experience building user-facing analytics or AI retrieval layers using real-time data platforms (e.g., Tinybird, ClickHouse). • Care about data quality, trust, and reusability as much as shipping speed. • Take initiative and measure your work by end-user impact, not elegant abstractions. • Communicate clearly and build alignment without heavy process.

🏖️ Vorteile

• Offers Equity