Senior Data Engineering Manager

🕒 vor 3 Monaten

🗽 New York – Remote

🗽 New York – Remote

💵 $215.000 / Jahr

⏰ Vollzeit

🟠 Senior

👮‍♀️ Leiter Softwareentwicklung

👻 Geisterscore 15%

Was es bedeutet: die Wahrscheinlichkeit, dass für diese Stelle niemand wirklich einstellt.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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YipitData

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201 - 500 Mitarbeiter

💸 Finanzen

🏢 Unternehmen

Finance • Enterprise • Data Analysis

YipitData ist ein Unternehmen, das sich darauf spezialisiert hat, durch die Analyse von Milliarden von Datenpunkten täglich präzise, zeitnahe Einblicke in über 1. 000 Unternehmen zu bieten. Sie liefern detaillierte Forschungsarbeiten, um Investoren zu helfen, klügere Entscheidungen zu treffen, und unterstützen Unternehmen dabei, Marktanteile, Umsätze und Kundenstamm zu vergrößern. YipitData liefert alternative Daten durch eine Vielzahl von Datensätzen, einschließlich Belegdaten, Kartendaten, Webdaten und öffentlich berichteten Erträgen. Diese Daten werden verwendet, um Markttrends, Verbraucherverhalten und Produktkategorien zu verfolgen, was Unternehmen ermöglicht, Transparenz über Leistungskennzahlen zu erlangen. Ihre Dienstleistungen richten sich an Investoren, Unternehmen und Datenpartner, mit einem starken Fokus auf Genauigkeit und nahezu Echtzeit-Datenlieferung.

Beschreibung

• Lead, coach, and develop a global team of data engineers while staying close to architecture, design, code reviews, debugging, and delivery. • Partner with Technical Product Managers and Data leads to translate roadmap priorities, customer needs, and research requirements into scalable technical plans. • Build and improve scalable data pipelines, data models, and QA systems for various data products. • Collaborate with business stakeholders and PMs to support reliable delivery of data pipelines, incident resolution, methodologies, and operational improvements. • Use AI coding tools to develop and enhance methodologies, accelerate engineering execution, improve documentation, strengthen QA, support technical exploration, and raise team productivity. • Create clarity and momentum in ambiguous environments by breaking down complex data, research, and product challenges into actionable engineering plans.

🎯 Anforderungen

• 8+ years of professional experience in data engineering, data architecture, big data development, ETL engineering, or related technical roles. • 3+ years of managerial experience, including mentoring, team leadership, and supporting delivery. • Experience managing, mentoring, or formally leading data engineers or technical teams in a hands-on player-coach capacity. • Strong hands-on expertise with SQL, PySpark, Databricks, and Airflow or similar workflow orchestration tools and AI toolings. • Experience building, maintaining, or scaling business-critical data systems, including pipelines, production datasets, data delivery systems, or customer-facing data products. • Experience working with application teams with OLTP and OLAP use cases. • Deep technical judgment across data modeling, distributed data systems, pipeline architecture, orchestration, data quality, observability, and production reliability. • Strong communication and cross-functional collaboration skills, especially with Product, Research, Operations, Client Success, Sales, and Engineering stakeholders.

🏖️ Vorteile

• Flexible work hours • Flexible vacation • Generous 401K match • Parental leave • Team events • Wellness budget • Learning reimbursement • Equity

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