Senior Data Engineer (EU, EMEA – Remote)

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SavvyMoney

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51 - 200 Mitarbeiter

Gegründet 2009

🏦 Bankwesen

💳 Fintech

☁️ SaaS

🔥 Finanzierung im letzten Jahr

💰 €225.000.000 Private Equity Round - SavvyMoney im 2025-10

Banking • Fintech • SaaS

SavvyMoney ist eine Plattform für finanzielle Gesundheit und eingebettete Fintech-Lösungen, die für Banken, Kreditgenossenschaften und Fintechs entwickelt wurde. Das Unternehmen bietet Echtzeit-Einblicke in Kredit-Scores, Überwachung und Alarme, personalisierte vorqualifizierte Angebote, Kontoeröffnungs- und Onboarding-Workflows sowie Analysen zur Förderung von Einlagen- und Kreditwachstum. SavvyMoney integriert sich in Kern- und Digitalbanksysteme (über 70 Integrationen), positioniert sich als B2B-SaaS-Partner für Finanzinstitute und wird genutzt, um Engagement, Personalisierung und messbaren ROI zu steigern – und erreicht damit zig Millionen Verbraucher.

Beschreibung

• Führung bei der Gestaltung und Weiterentwicklung unserer cloud-nativen Datenplattform • Fokus auf skalierbare Batch-Verarbeitung, ereignisgesteuerte Workflows und enge Integration mit Backend-Microservices • Mitarbeit an allen Phasen des Datenlebenszyklus — von der Ingestion über die Transformation bis hin zum Serving • Entwerfen, Implementieren und Verantworten batch-orientierter Data-Pipelines und ETL-Workflows • Zusammenarbeit mit Backend-Ingenieuren zur Entwicklung und Erweiterung von Microservices, die Datenfunktionen über APIs bereitstellen • Sicherstellung von Datenqualität, Lineage und Observability durch Validierungsframeworks, Monitoring und Alerting

🎯 Anforderungen

• Mindestens 8 Jahre Erfahrung in Data Engineering, Backend-Engineering oder in einer hybriden Rolle • Fundierte praktische Erfahrung mit AWS, einschließlich AWS Glue, AWS Lambda, AWS Step Functions, Amazon S3, Amazon Athena und Amazon Redshift • Erfahrung im Aufbau skalierbarer Batch-Data-Pipelines und ETL-Systeme • Ausgeprägte Programmierkenntnisse in Java (für Microservices-Entwicklung) und Python (für Data-Pipelines und Glue-Jobs) • Erfahrung mit containerisierten Services und Orchestrierung über Amazon ECS • Erfahrung in der Gestaltung oder Arbeit mit Microservices-Architekturen • Vertrautheit mit ereignisgesteuerten Systemen (z. B. SQS, EventBridge) • Fundierte SQL-Kenntnisse und Erfahrung in der Optimierung analytischer Abfragen • Erfahrung mit verteilten Verarbeitungsframeworks (z. B. Spark über Glue) • Tiefes Verständnis von Datenmodellierung (analytisch und operativ), Partitionierungs- und Speicherstrategien sowie Performance-Tuning über mehrere Datensysteme hinweg

🏖️ Vorteile

• 100% Remote: Arbeit vollständig aus Ihrem Home-Office in Polen, Rumänien oder Portugal • Enge Zusammenarbeit mit Softwareingenieuren beim Aufbau datenintensiver Systeme, die Analysen, Reporting und Produktfunktionen ermöglichen