Founding Data Engineer

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 2 mois

🇬🇧 Royaume-Uni – Télétravail

💵 £95 000 - £130 000 / an

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

🚰 Ingénieur Data

🇬🇧 Parrain de Visa de Travailleur Qualifié UK

Cette entreprise a parrainé des visas de Travailleur Qualifié du Royaume-Uni par le passé.

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Plain Concepts

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201 - 500 employés

Fondée en 2006

💼 Conseil

📣 Marketing

📦 Logistique

Consulting • Marketing • Logistics

Plain Concepts est une entreprise technologique innovante engagée à fournir des solutions personnalisées pour répondre à un large éventail de besoins numériques. Axée sur des domaines de pointe tels que l'intelligence artificielle, la cybersécurité, le cloud computing et l'Internet des Objets (IoT), Plain Concepts est un partenaire pour les entreprises cherchant à améliorer leurs opérations et sécuriser leurs environnements numériques. En tant que partenaire AI reconnu par Microsoft, Plain Concepts s'efforce de transformer les données en informations éclairantes et d'améliorer les applications métier par le biais de développements IoT sur mesure. De plus, l'entreprise encourage des avancées révolutionnaires en réalité augmentée et virtuelle, tout en conduisant des initiatives de transformation numérique avec Microsoft 365 avec un fort accent sur la durabilité et l'engagement social.

Description

• Rebuild our data warehouse: own the architecture, schemas, and core datasets with clean pipelines and a unified event taxonomy established with Engineering. • Deliver trusted, reusable data products: foundational datasets that power analytics, reporting, in-app features, and AI, anchored on a joinable customer/account spine across product, billing, and CS context. • Stand up data observability: quality checks, freshness, lineage, schema drift, and incident response, so the business can trust what it sees. • Own in-app reporting: ship the analytics features that help support leaders turn their data into better decisions. • Enable self-serve: evolve our data layer, dashboards, and documentation so every team can run their own analysis without a ticket. • Lay the retrieval layer behind our AI agent's customer context. • Partner across the company: work with GTM, CX, Product, and Engineering to translate questions into scalable models and datasets.

🎯 Exigences

• Have built modern analytics stacks end-to-end (warehouse, transformations, semantic layer, governance) from zero, ideally more than once. • Are strong with SQL, BigQuery, and dbt/Dataform. • Have experience building user-facing analytics or AI retrieval layers using real-time data platforms (e.g., Tinybird, ClickHouse). • Care about data quality, trust, and reusability as much as shipping speed. • Take initiative and measure your work by end-user impact, not elegant abstractions. • Communicate clearly and build alignment without heavy process.

🏖️ Avantages

• Offers Equity