Software Engineer III – Data

Emploi pas sur LinkedIn

🕒 il y a 1 mois

🇬🇧 Royaume-Uni – Télétravail

⏰ Temps Plein

🟡 Intermédiaire

🟠 Senior

🧑‍💻 Développeur Full-Stack

👻 Score fantôme 19%

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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🎲 Jeux d'argent

🎮 Jeux vidéo

👥 B2C

Gambling • Gaming • B2C

Sky Betting & Gaming est un opérateur de paris et de jeux en ligne orienté vers le consommateur basé au Royaume-Uni. Désormais intégré à Flutter UK & Ireland et au groupe plus large Flutter Entertainment, la marque est présentée aux côtés de Betfair, Paddy Power, PokerStars et tombola comme un fournisseur leader de divertissement fiable pour des millions de clients. L'entreprise met l'accent sur le jeu responsable, l'expérience client et utilise des plateformes numériques (web et applications) pour fournir des services de paris et de jeux, avec une présence opérationnelle à Leeds et un enregistrement sous Flutter Entertainment plc.

Description

• Implement new ingestion sources end-to-end against a senior engineer's design, including connector code, DAG, schema, monitoring, and catalog registration • Extend the team's existing ingestion framework where a new source needs an unsupported pattern • Investigate pipeline failures independently, recognize known issue classes, and ship documented fixes • Identify downstream consumers and risks before shipping new pipelines, and flag gaps during specification review • Write clear handovers when escalating unresolved issues • Review peers' pipeline pull requests and catch non-obvious issues such as missing idempotency checks and race conditions • Turn ambiguous data-quality questions into structured investigations by tracing data lineage from source to warehouse • Surface concerns in specification reviews as specific, well-reasoned questions • Support data security and governance work, including PII masking and access controls • Contribute to data delivery work, including reverse ETL integrations • Build relationships with internal stakeholders and help scope and clarify requirements • Mentor DE2s on significant projects and help them apply team conventions

🎯 Exigences

• 3–5 years of professional software or data engineering experience • Strong SQL and Python skills, with solid experience building and operating production data pipelines • Comfort investigating and root-causing pipeline issues independently before escalating • Experience with workflow orchestration tools (Airflow or similar) and a cloud data warehouse/lakehouse (Snowflake, Databricks, or similar) • Solid understanding of data pipeline concepts: idempotency, schema evolution, backfills, and data quality/testing • Experience giving substantive code review feedback, not just style or formatting comments • Strong communication skills — can write a clear technical handover, ask sharp questions in spec review, and explain a data lineage investigation to a non-technical stakeholder • A track record of taking ownership of known-class problems end-to-end rather than needing step-by-step direction • Experience extending or building reusable pipeline frameworks/templates • Exposure to reverse ETL tools or patterns, PII masking, or data access governance (RBAC) • Exposure to observability/monitoring tooling (e.g., Datadog) for pipeline health and alerting • Some experience mentoring or informally supporting more junior engineers • Background in gaming, betting, e-commerce, or another regulated/high-compliance industry

🏖️ Avantages

• Real ownership over known-class problems, with senior/staff support available for the genuinely novel ones • Work on high-visibility, high-trust systems that the business depends on • A culture built around clear tenets: standardize before you scale, own the outcome (not just the ticket), and clarity over complexity • Clear growth path into Senior Data Engineer, with room to start mentoring and shaping team practices along the way