Senior Data Engineer

🕒 vor 1 Monat

🇵🇱 Polen – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🚰 Dateningenieur

👻 Geisterscore 35%

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.

Jetzt Bewerben

Ähnliche Remote-Jobs finden

E-Mail-Benachrichtigung für neue Jobs einrichten

📊 Überprüfen Sie Ihre Lebenslauf-Bewertung für diese Stelle

Verbessern Sie Ihre Chancen auf ein Vorstellungsgespräch, indem Sie Ihre Lebenslauf-Bewertung vor der Bewerbung überprüfen.

Lebenslauf hochladen

Simple Machines

WebsiteLinkedInAlle Stellen

11 - 50 Mitarbeiter

🤖 Künstliche Intelligenz

💼 Beratung

Artificial Intelligence • Consulting

Simple Machines ist ein in Australien ansässiges Beratungsunternehmen, das auf die Schnittstelle von Datenarchitektur, Datenengineering, Data Science und Softwareentwicklung spezialisiert ist. Unser Erbe ist die Architektur und Entwicklung hochleistungsfähiger, verteilter, datengesteuerter Plattformen und maschineller Lernanwendungen, die in großem Maßstab arbeiten. Wir arbeiten mit Unternehmen, Regierungen und globalen Technologieunternehmen zusammen, um ihre Daten in der realen Welt nutzbar zu machen. Simple Machines ist ein bevorzugter Confluent-Beratungspartner und bietet spezialisierte Beratungsdienste in Kafka an. Wir sind außerdem Partner von Databricks und Lightbend und bieten Schulungs- und Beratungsdienste in Spark und Scala an.

Beschreibung

• Own the end-to-end architecture of modern, cloud-native data platforms • Design scalable data ecosystems using **data mesh, data products, and data contracts** • Make high-impact architectural decisions across ingestion, storage, processing, and access layers • Ensure platforms are secure, compliant, and production-grade by design • Design and deliver cloud-native data platforms using **Databricks, Snowflake, AWS, and GCP** • Apply modern architectural patterns: **data mesh, data products, and data contracts** • Integrate deeply with client systems to enable scalable, consumer-oriented data access • Build and optimise **batch and real-time pipelines** • Work with streaming and event-driven tech such as **Kafka, Flink, Kinesis, Pub/Sub** • Orchestrate workflows using **Airflow, Dataflow, Glue** • Process and transform large datasets using **Spark and Flink** • Design systems that perform in production - not just on paper • Work across relational, NoSQL, and analytical stores (Postgres, BigQuery, Snowflake, Cassandra, MongoDB) • Optimise storage formats and access patterns (Parquet, Delta, ORC, Avro) • Implement secure, compliant data solutions with **security by design** • Embed governance without killing developer velocity • Work directly with clients to understand problems and shape solutions • Translate business needs into pragmatic engineering decisions • Act as a trusted technical advisor, not just an order taker • Set engineering standards, patterns, and best practices across teams • Review designs and code, providing clear technical direction and mentorship • Raise the bar on data quality, testing, observability, and operational excellence

🎯 Anforderungen

• Strong **Python and SQL** • Deep experience with **Spark** and modern data platforms (Databricks / Snowflake) • Solid grasp of cloud data services (AWS or GCP) • Demonstrated ownership of large-scale data platform architectures • Strong data modelling skills and architectural decision-making ability • Comfortable balancing trade-offs between performance, cost, and complexity • Built and operated **large-scale data pipelines** in production • Strong data modelling capability and architectural judgement • Comfortable with multiple storage technologies and formats • Infrastructure-as-code experience (**Terraform, Pulumi**) • CI/CD pipelines using tools like **GitHub Actions, ArgoCD** • Data testing and quality frameworks (**dbt, Great Expectations, Soda**) • Experience in consulting or professional services environments • Strong consulting instincts — able to challenge assumptions and guide clients toward better outcomes • Comfortable mentoring senior engineers and influencing technical culture

🏖️ Vorteile

• You’ll work on **interesting, high-impact problems** • You’ll build **modern platforms**, not maintain legacy mess • You’ll be surrounded by senior engineers who actually know their craft • You’ll have autonomy, influence, and room to grow