Full-Stack Data Platform Engineer

🕒 vor 5 Monaten

🇩🇪 Deutschland – Remote

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

🚰 Dateningenieur

👻 Geisterscore 34%

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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Reflow

WebsiteLinkedInAlle Stellen

11 - 50 Mitarbeiter

Gegründet 2024

☁️ SaaS

🏢 Unternehmen

🤝 B2B

SaaS • Enterprise • B2B

Reflow ist eine SaaS-Plattform, die Unternehmensteams in Echtzeit einen Überblick darüber verschafft, wie operative Arbeit tatsächlich abläuft. Sie hilft ihnen, Arbeitsabläufe zu visualisieren, Engpässe und Abweichungen zu identifizieren, datengesteuerte Automatisierungen zu priorisieren und den ROI aus Optimierungen zu messen. Als System of Record für Unternehmensoperationen konzipiert, sammelt Reflow detaillierte Ausführungsdaten über verschiedene Tools hinweg, um objektive Einblicke zu ermöglichen, wirkungsvolle Automatisierungen zu empfehlen (z. B. Rückerstattungsabwicklung, Chargeback-Bearbeitung, Kündigungen von Abonnements) und die Einhaltung von SOPs zu überprüfen, während gleichzeitig Sicherheits- und Datenschutzkontrollen auf Unternehmensstandard beibehalten werden.

Beschreibung

• Entwerfen, implementieren und betreiben eines skalierbaren Data Warehouse (z. B. BigQuery, Snowflake, Redshift oder ähnliche). • Entwickeln und optimieren von ETL-Pipelines zur Aufnahme von Daten aus APIs und internen Systemen. • Modellieren und Verwalten von Datensätzen zur Unterstützung flexibler Analysen und Produktfunktionen. • Zusammenarbeit mit dem Engineering-Team zur Verbesserung von Data Mining und Analyse-Performance. • Erstellen und Pflegen von Dashboards und Visualisierungstools (z. B. Metabase, Tableau, Power BI), um interne und externe Einblicke zu ermöglichen. • Sicherstellen von Datenzuverlässigkeit, Kosteneffizienz und Performance-Optimierung in verschiedenen Umgebungen. • Implementieren ereignisgesteuerter Pipelines für Echtzeit-Analysen und Reporting. • Mitarbeit an Data-Governance-, Datenschutz- und Sicherheits-Best-Practices.

🎯 Anforderungen

• Erfahrung in Data-Warehouse-Architektur und skalierbarer Analytics-Infrastruktur. • Fundierte Kenntnisse in SQL, Datenmodellierung und Performance-Optimierung von Pipelines. • Praktische Erfahrung mit ETL-Tools, Frameworks zur Datenaufnahme und cloudbasierten Datenoperationen. • Fähigkeit, technische Tiefe mit greifbarem, realem Impact zu verbinden – Sie bauen Systeme, die tatsächlich genutzt werden. • Sicheres Abwägen von Kompromissen zwischen Kosten, Skalierbarkeit und Komplexität. • Neugier darauf, wie Daten zu Erkenntnissen, Entscheidungen und Automatisierung führen.

🏖️ Vorteile

• Wettbewerbsfähige Vergütung basierend auf Marktpreisen und Standort