Senior Data Engineer (Redshift) - Remote-Stelle

Welltech sucht Senior Data Engineer (Redshift): Senior-Niveau, das Unternehmen erwartet also, dass Sie die Entscheidungen selbst treffen. Die Stelle liegt im Bereich Daten und Analytics und ist vollständig remote. Das Unternehmen schränkt den Wohnort der Kandidatin nicht ein, Sie können sich also von überall bewerben.

Das Unternehmen hat keine Zahl veröffentlicht, das klärt sich im Gespräch. Zu den Arbeitszeiten stellt die Anzeige keine Bedingung.

Diese Stelle hat eine automatische Prüfung durchlaufen: Anzeigen, die eine ausländische Arbeitserlaubnis, Visa-Sponsoring, eine bestimmte Staatsangehörigkeit oder den Wohnsitz in einem genannten Land verlangen, kommen nicht auf die Liste.

Unternehmensübersicht Welltech ist ein weltweit führender Anbieter von Wellness-Technologie mit Ursprung in der Ukraine. Unsere Mission ist es, unser Wellness-App-Portfolio mit innovativen, technologiegetriebenen Marketingstrategien zu innovieren und zu erweitern. Mit über 25,5 Millionen Nutzern weltweit, unsere Flaggschiff-Apps-Muscle Booster, Yoga-Go und Walk Fit – Menschen helfen, gesündere Gewohnheiten zu entwickeln, ihre Fitness zu verbessern und ihr tägliches Wohlbefinden zu verbessern. Jedes Abonnement bedeutet eine bedeutende Veränderung im Leben von jemandem, und wir sind bestrebt, diese Reise zu unterstützen.

Standort und Team Mit Sitz in Zypern und zusätzlichen Teams in der Ukraine, Polen, Spanien und Großbritannien vereinen wir die Größe eines Marktführers mit der Leidenschaft eines Startups. Unser vielfältiges, qualifiziertes Team von über 500 Fachleuten treibt Wachstum und Innovation voran.

Rolle und Zuständigkeiten Als Senior Data Engineer sind Sie entscheidend für den Aufbau und die Pflege des Rückgrats unserer Dateninfrastruktur. In enger Zusammenarbeit mit Dateningenieuren, Analysten und Produktteams entwickeln und optimieren Sie robuste, skalierbare Datenpipelines und -modelle. Ihre Beiträge werden sich erheblich auf unsere Fähigkeit auswirken, Erkenntnisse zu liefern, Produktfunktionen zu unterstützen und datengesteuerte Entscheidungen im gesamten Unternehmen zu treffen. Diese Position ist ideal für jemanden, der technisches Know-how mit einem zukunftsorientierten Ansatz verbindet und in kollaborativen Umgebungen gedeiht.

Hauptzuständigkeiten: Pipeline-Entwicklung und -Optimierung: Konzipieren und pflegen Sie effiziente ETL/ELT-Pipelines mit modernen Tools und Best Practices, um einen reibungslosen Datenfluss für Analysen zu gewährleisten. Datenmodellierung und -transformation: Erstellen Sie effektive Datenmodelle, die den Geschäftsanforderungen entsprechen und qualitativ hochwertige Berichte und Downstream-Analysen unterstützen. Teamübergreifende Zusammenarbeit: Partnerschaft mit Datenanalysten, Produktmanagern und anderen Ingenieuren, um Datenanforderungen zu verstehen und Lösungen zu liefern, die mit den Geschäftszielen übereinstimmen. Datenqualitätssicherung: Einrichtung und Durchsetzung von Datenqualitätsprüfungen, Validierungsrahmen und Überwachung, um Datenkonsistenz, -genauigkeit und -zuverlässigkeit zu gewährleisten. Leistungsoptimierung: Identifizieren und beheben Sie Leistungsengpässe in Pipelines, Abfragen und Datenspeicherung und implementieren Sie Optimierungen, um Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit zu erhöhen. Sicherheit und Compliance: Befolgen Sie die Best Practices für die Datensicherheit und stellen Sie sicher, dass Datenpipelines so gebaut sind, dass sie den Datenschutz- und Compliance-Standards entsprechen. Innovation und Verbesserung: Experimentieren Sie mit neuen Tools und Methoden durch Proof of Concepts (PoCs) und Performance-Benchmarking, um die besten Lösungen zu finden. Automatisierung und CI/CD: Tragen Sie zur Entwicklung robuster CI/CD-Pipelines (GitLab CI oder ähnliches) für Daten-Workflows bei und unterstützen Sie automatisiertes Testen und Deployment.

Erforderliche Fähigkeiten - Mindestens 4 Jahre Erfahrung in Data Engineering oder Backend-Entwicklung, mit einem starken Schwerpunkt auf produktionsgerechten Datenpipelines. - 2-3 Jahre Erfahrung mit AWS Services, wobei Redshift Administration ein Muss ist. - Kenntnisse in AWS-Diensten, einschließlich Spectrum, S3, RDS, Glue, Lambda, Kinesis und SQS. - Starke Kenntnisse in Python und SQL für Datentransformation und Automatisierung. - Erfahrung mit dbt für Datenmodellierung und -transformation. - Verständnis von Streaming-Architekturen und Microbatching für Echtzeitdatenanforderungen. - Erfahrung mit CI/CD-Pipelines für Daten-Workflows (vorzugsweise GitLab CI). Vertrautheit mit Tools zur Validierung von Ereignisschemata wie Snowplow oder Schema Registry. - Ausgezeichnete Kommunikation und Zusammenarbeit Fähigkeiten. - Problemlösungskompetenzen - in der Lage, Datenprobleme zu analysieren, Lösungen vorzuschlagen und zuverlässige Ergebnisse zu liefern. - Wachstumsdenken - enthusiastisch beim Erlernen neuer Werkzeuge, beim Austausch von Wissen und bei der Verbesserung der Teampraktiken.

Technologie Stack - Cloud: AWS (Redshift, Spectrum, S3, RDS, Lambda, Kinesis, SQS, Glue, MWAA) - Sprachen: Python, SQL Orchestrierung: Airflow (MWAA) Modellierung: dbt - CI/CD: GitLab CI (einschließlich GitLab Administration) - Monitoring: Datadog, Grafana, Graylog - Ereignisvalidierungsprozess: Iglu Schema Registry - APIs & Integrationen: REST, OAuth, Webhook-Aufnahme - Infra-as-Code (optional): Terraform

Bonuspunkte - Erfahrung mit zusätzlichen AWS-Diensten wie EMR, EKS, Athena, EC2. - Praktisches Wissen über alternative Data Warehouses wie Snowflake. - Erfahrung mit PySpark für Big Data Verarbeitung. Vertrautheit mit Ereignisdatenerfassungstools wie Snowplow oder RudderStack. Interesse oder Exposition gegenüber Kundendatenplattformen (CDPs) und Echtzeit-Datenworkflows.

Bewerberreise  Recruiter Call  Technisches Interview mit dem Hiring Manager  Treffen Sie die zukünftigen Stakeholder

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