Senior Data Platform Engineer

🕒 il y a 4 mois

🇳🇱 Pays-Bas – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟠 Senior

🚰 Ingénieur Data

👻 Score fantôme 27%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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OrderYOYO

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51 - 200 employés

Fondée en 2015

🍽️ Alimentation et boissons

📣 Marketing

📦 Logistique

💰 €5 954 149 Post-IPO Equity - OrderYoyo en 2022-03

Food & Beverage • Marketing • Logistics

OrderYOYO est une plateforme de commande en ligne et de marketing pour les restaurants et les plats à emporter, offrant des sites web et applications mobiles sur mesure, un POS en cloud, un traitement de paiement intégré (YOYOPay), et des services de marketing ciblé (email, SMS, notifications push d'application, Google Ads, réseaux sociaux). Elle propose des fonctionnalités telles que des programmes de fidélité, des réservations, des analyses via une application My Business, et un support dédié pour aider les restaurants à saisir les commandes directes, à réduire les frais de commission, et à accroître la fidélité client. L'entreprise se positionne comme un partenaire de Google, servant des milliers de restaurants avec des vitrines numériques et des campagnes marketing adaptées.

Description

• Own the continuity and evolution of OrderYOYO’s modern data platform during a critical scaling phase. • Lead the migration from legacy reporting and metric tooling into a governed Microsoft Fabric platform. • Keep business-critical BI and semantic models reliable. • Improve data pipeline stability and monitoring. • Support CRM data integration. • Provide senior technical leadership for data engineering delivery. • Lead hands-on Microsoft Fabric architecture across lakehouse, warehouse, notebooks, semantic models, Git-backed delivery and production governance. • Drive migration from legacy reporting and metric tooling into a governed Fabric semantic layer, including parity testing, stakeholder sign-off and safe decommissioning. • Own and improve data pipelines across APIs, files, events and operational stores; establish robust orchestration, monitoring, alerting, data-quality checks and incident response. • Design high-quality Power BI semantic models, DAX measures and reusable metric definitions for leadership, finance, commercial, product, marketing, payments and support reporting. • Support CRM and operational data integrations, including outbound data feeds, identity mapping, schema mapping, reverse-ETL patterns and monitoring. • Create reliable ingestion and modelling patterns for acquired businesses, so future integrations are repeatable, auditable and faster to execute. • Set data-engineering standards: definition of ready/done, code review, release discipline, documentation, runbooks and platform change governance. • Mentor engineers and analysts and translate business-critical data needs into pragmatic technical delivery.

🎯 Exigences

• 6+ years in modern data warehousing, analytics engineering or data platform engineering, ideally in a SaaS, marketplace, fintech, payments, e-commerce or multi-region B2B2C environment. • Strong Microsoft Fabric capability, or deep Azure Synapse / Databricks experience with clear ability to specialise quickly in Fabric. • Expert SQL/T-SQL plus strong Python or PySpark, with a track record of building maintainable ELT/ETL pipelines and analytical data models. • Strong Power BI and DAX experience, including semantic modelling, incremental refresh, performance tuning, model governance and capacity/cost awareness. • Experience leading legacy-to-modern data platform migrations, including metric parity, stakeholder validation, change control and safe decommissioning. • Experience operating production data systems: monitoring, alert design, incident triage, root-cause analysis, data-quality checks, lineage and runbooks. • Comfortable with Git-based data engineering workflows, pull requests, release discipline and standards for notebooks, pipelines and semantic model changes.

🏖️ Avantages

• Competitive salary • Growing international company • Growth opportunities