Data Platform Engineering Manager

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Kraken Digital Asset Exchange

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1001 - 5000 employés

Fondée en 2011

₿ Crypto

💸 Finance

💳 Fintech

Crypto • Finance • Fintech

Kraken Digital Asset Exchange est une plateforme de cryptomonnaies qui permet d’acheter et de vendre plus de 200 cryptomonnaies, dont Bitcoin, Ethereum et bien d’autres. Fondée en 2011, Kraken propose une suite complète de fonctionnalités pour les traders débutants comme expérimentés, telles que des interfaces de trading avancées et le trading sur marge. La plateforme met l’accent sur une sécurité de premier plan, une liquidité profonde et un support client 24h/24 et 7j/7, ce qui en fait un choix de confiance pour les utilisateurs du monde entier. Kraken s’adresse aux investisseurs particuliers comme aux clients institutionnels, avec des services tels que la négociation OTC (de gré à gré) et la conservation (custody). L’entreprise est engagée en faveur de la transparence grâce à son Proof of Reserves et à des valeurs guidées par sa mission. Kraken opère à l’échelle mondiale, accompagnant des clients dans plus de 190 pays, avec un volume de trading trimestriel supérieur à 207 milliards de dollars. Les utilisateurs sont toutefois informés des risques élevés associés aux investissements en crypto et du manque de réglementation dans certaines juridictions.

Description

• Lead and grow a team of senior data platform engineers building Kraken's real-time streaming infrastructure • Own the architecture and roadmap for high-volume low-frequency data systems, with focus on data stack like Spark, Kafka, Iceberg, RisingWave, Apache Flink • Design and operate scalable data architecture that serve trading, risk, compliance, analytics and many product teams. • Drive adoption of AI automation and intelligent workflows — automating data quality checks, pipeline orchestration, anomaly detection, and self-healing infrastructure • Partner with ML/AI, analytics, and product engineering teams to deliver platform capabilities that accelerate their work • Evolve Kraken's data-lake and warehouse architecture to support both batch and streaming workloads seamlessly • Set technical direction for the team — balancing reliability, velocity, and cost efficiency at scale • Hire, mentor, and retain top-tier platform engineers; build a culture of ownership and technical excellence

🎯 Exigences

• 8+ years in data engineering, platform engineering, or distributed systems — with at least 3 years managing engineering teams • Experience and knowledge of building data-lakes in AWS (i.e. Spark, Athena, Iceberg, Parquet, Presto), including data modeling, data quality best practices, and self-service tooling. • Strong expertise in building and operating real-time data at scale including Kafka, Spark Streaming, Debezium, and CDC pipelines. • Proven ability to manage competing priorities across multiple stakeholder groups — aligning platform investments with the needs of product, finance, compliance, analytics, and other teams • Strong communicator — able to explain risks, trade-offs, and roadmap decisions to both senior technical audiences and non-specialist stakeholders. • Experience designing or adopting AI/ML-powered automation in data workflows — pipeline orchestration, intelligent monitoring, automated remediation, or LLM-integrated tooling • Proficiency in Python, Scala, or Java in a production data platform context • Solid understanding of cloud-native data infrastructure (AWS preferred — Glue, Athena, S3, EMR, Lambda, or equivalents) • Track record of managing, recruiting, and developing high-performing remote engineering teams • Ability to translate long-term platform vision into executable quarterly roadmaps • Servant-leadership style — you coach, unblock, and grow your engineers

🏖️ Avantages

• Wellness allowance • Medical insurance • Dental insurance • Vision insurance • 401(k)