Software Engineer III – Data

Stelle nicht auf LinkedIn

🕒 vor 11 Tagen

🇬🇧 Vereinigtes Königreich – Remote

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

🧑‍💻 Full-Stack-Entwickler

👻 Geisterscore 10%

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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Sky Betting & Gaming

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1001 - 5000 Mitarbeiter

🎲 Glücksspiel

🎮 Gaming

👥 B2C

Gambling • Gaming • B2C

Sky Betting & Gaming ist ein in Großbritannien ansässiger Anbieter von Sportwetten und Online-Gaming für Verbraucher. Als Teil von Flutter UK & Ireland und der größeren Flutter Entertainment-Gruppe wird die Marke neben Betfair, Paddy Power, PokerStars und tombola als führender Anbieter von vertrauenswürdiger Unterhaltung für Millionen von Kunden präsentiert. Das Unternehmen legt Wert auf verantwortungsbewusstes Spielen, ein hervorragendes Kundenerlebnis und nutzt digitale Plattformen (Web und Apps), um Wett- und Gaming-Dienste anzubieten, mit einem operativen Hauptsitz in Leeds und Registratur unter Flutter Entertainment plc.

Beschreibung

• Implement new ingestion sources end-to-end against a senior engineer's design, including connector code, DAG, schema, monitoring, and catalog registration • Extend the team's existing ingestion framework where a new source needs an unsupported pattern • Investigate pipeline failures independently, recognize known issue classes, and ship documented fixes • Identify downstream consumers and risks before shipping new pipelines, and flag gaps during specification review • Write clear handovers when escalating unresolved issues • Review peers' pipeline pull requests and catch non-obvious issues such as missing idempotency checks and race conditions • Turn ambiguous data-quality questions into structured investigations by tracing data lineage from source to warehouse • Surface concerns in specification reviews as specific, well-reasoned questions • Support data security and governance work, including PII masking and access controls • Contribute to data delivery work, including reverse ETL integrations • Build relationships with internal stakeholders and help scope and clarify requirements • Mentor DE2s on significant projects and help them apply team conventions

🎯 Anforderungen

• 3–5 years of professional software or data engineering experience • Strong SQL and Python skills, with solid experience building and operating production data pipelines • Comfort investigating and root-causing pipeline issues independently before escalating • Experience with workflow orchestration tools (Airflow or similar) and a cloud data warehouse/lakehouse (Snowflake, Databricks, or similar) • Solid understanding of data pipeline concepts: idempotency, schema evolution, backfills, and data quality/testing • Experience giving substantive code review feedback, not just style or formatting comments • Strong communication skills — can write a clear technical handover, ask sharp questions in spec review, and explain a data lineage investigation to a non-technical stakeholder • A track record of taking ownership of known-class problems end-to-end rather than needing step-by-step direction • Experience extending or building reusable pipeline frameworks/templates • Exposure to reverse ETL tools or patterns, PII masking, or data access governance (RBAC) • Exposure to observability/monitoring tooling (e.g., Datadog) for pipeline health and alerting • Some experience mentoring or informally supporting more junior engineers • Background in gaming, betting, e-commerce, or another regulated/high-compliance industry

🏖️ Vorteile

• Real ownership over known-class problems, with senior/staff support available for the genuinely novel ones • Work on high-visibility, high-trust systems that the business depends on • A culture built around clear tenets: standardize before you scale, own the outcome (not just the ticket), and clarity over complexity • Clear growth path into Senior Data Engineer, with room to start mentoring and shaping team practices along the way