Lead Data Engineer

Stelle nicht auf LinkedIn

🕒 vor 6 Monaten

🇫🇷 Frankreich – Remote

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

🚰 Dateningenieur

👻 Geisterscore 51%

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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SPARTEO

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51 - 200 Mitarbeiter

📣 Marketing

🤖 Künstliche Intelligenz

Marketing • Advertising Technology • Artificial Intelligence

SPARTEO ist ein Unternehmen, das sich auf fortschrittliche AdTech-Lösungen für Publisher spezialisiert hat. Es bietet eine umfassende Suite datengetriebener Werbetechnologien, die durch Künstliche Intelligenz unterstützt werden und Publishern helfen, ihren Unternehmenswert zu steigern. Das Angebot von SPARTEO umfasst Lösungen für Display-Monetarisierung, Business Intelligence, Consent-Management-Plattformen (CMP) sowie innovative Audio- und Videotechnologien. Durch die Nutzung von First-Party-Daten liefern sie Insights und Tools, die Publisher dabei unterstützen, fundierte Entscheidungen zu treffen und die Effizienz mittels Supply Path Optimization zu steigern. SPARTEO hat das Ziel, die Umsätze von Publishern zu maximieren und den eigenen Erfolg mit dem ihrer Kunden in Einklang zu bringen.

Beschreibung

• Lead the design, implementation, and optimization of distributed data architectures for massive batch and streaming pipelines • Ensure infrastructure scalability, security, performance, and 99.9%+ availability for analytics platforms • Optimize storage solutions for high-speed processing and cost-efficiency • Collaborate with software engineers and data scientists to integrate AI-driven models into production data workflows • Lead and mentor a team of 2 data engineers • Set standards for code quality, documentation, and peer reviews • Oversee project execution, delegate responsibilities, and serve as the technical escalation point for complex data-related roadblocks • Guide technical decisions and promote CI/CD and DataOps best practices • Collaborate with product managers, developers, and analytics teams to define data needs and align with business objectives • Implement monitoring, alerting, and automated data-quality testing • Ensure data security and GDPR compliance across international jurisdictions and workflows • Identify opportunities to use new technologies and improve data-processing workflows • Simplify complex problems into executable tasks • Champion Generative AI tools to accelerate development, automate repetitive tasks, and enhance data exploration

🎯 Anforderungen

• 6+ years in Data Engineering • At least 2 years in a leadership or “referent” role within fast-paced environments • Expert proficiency in distributed data systems, clustering, advanced table types, and materialized views • Skilled in designing table sorting keys and fine-tuning database performance • Solid programming skills in Python, Golang, and Scala/Java • Deep expertise in Kafka for streaming/batch data pipelines • Hands-on experience with on-premise infrastructure managed by Kubernetes • Familiarity with monitoring stacks such as Prometheus • Strong knowledge of column-oriented databases for high-volume data processing • Knowledge of vector databases such as Qdrant • Knowledge of SQL/NoSQL technologies • Comfortable with Flyspray and CI/CD & DataOps best practices • Interest or hands-on experience with Generative AI tools is nice to have • Pragmatic and analytical problem-solving approach • Ability to work in a fast-moving environment • Ability to challenge and improve continuously

🏖️ Vorteile

• Flexible work environment allowing contribution from home or urban offices in Paris, Lille, or London • Regular social gatherings and company events • Career development support, including training programs, career check-ins with HR, internal mobility opportunities, and quarterly or semi-annual performance feedback sessions • Additional rest days (RTT), based on position and tenure • Comprehensive health benefits plan • Pension plans • Swile card for meals • Recruitment process mainly conducted by videoconference