Auf einen Blick
- Aufgaben: Baue und pflege skalierbare Dateninfrastrukturen für KI-gestützte Entscheidungen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das sich auf Daten- und KI-Lösungen spezialisiert hat.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, Gesundheitsleistungen und hybrides Arbeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hervorragenden Karrieremöglichkeiten.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Datenverarbeitung und unterstütze globale Unternehmen mit deinen Lösungen.
- Qualifikationen: Erfahrung in der Datenverarbeitung und Teamarbeit erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Wir suchen Senior Data Practitioners, die leidenschaftlich daran interessiert sind, zuverlässige, skalierbare Dateninfrastrukturen zu schaffen, die KI in großem Maßstab unterstützen.
Über dieses Team – Datenpraktiker
Das Daten-Team ist das Rückgrat von Aily's „Data-to-Decision“-Engine. Wir bauen und besitzen den gesamten Datenlebenszyklus – von der Aufnahme und Transformation bis hin zur Qualität und Lieferung. Unser Team entwickelt robuste APIs und skalierbare Infrastrukturen, die sicherstellen, dass qualitativ hochwertige Daten immer für die Aily-App und unsere KI-Modelle verfügbar sind.
Welche Datenbereiche und Produkte unterstützen wir?
Wir arbeiten an der Schnittstelle von Geschäft und Technologie und unterstützen kritische Bereiche wie Finanzen, F&E, GTM (Go-to-Market), M&S (Management & Supply) und Ausgaben. Unsere Pipelines versorgen die Aily-App über mehrere Mandanten hinweg und liefern die Erkenntnisse, die globale Unternehmen in verschiedenen Branchen vorantreiben.
Wichtige technische Herausforderungen:
- Skalierung: Verwaltung von Multi-Tenant-, konfigurationsgesteuerten Pipelines, die sich an unterschiedliche Kundenbedürfnisse anpassen.
- Zuverlässigkeit: Sicherstellung einer 24/7-Verfügbarkeit durch automatisierte QA, Validierungen und proaktive Überwachung.
- Qualität: Implementierung komplexer Geschäftslogikprüfungen zur Aufrechterhaltung einer „Single Source of Truth“.
- Governance: Orchestrierung komplexer ereignisgesteuerter und geplanter Abläufe unter Wahrung strenger Datensicherheit und Compliance.
Wie arbeiten wir zusammen?
Wir arbeiten als strategische Partner mit Produkt-, Softwareengineering- und ML- & Datenwissenschaftsteams zusammen.
Technologiestack: Python (Kernpipelines, APIs und CLI-Tools), FastAPI und Pydantic für leistungsstarke REST-APIs, dbt für SQL-basierte Transformationen, SQLModel und Alembic für ORM und Migrationen, DuckDB und DuckLake für eingebettete Analysen, AWS (S3, IAM) für Infrastruktur, Apache Airflow für Orchestrierung, pytest für QA, GitHub für Versionskontrolle, rigoroser PR-basierter Code-Review-Prozess.
Hauptverantwortlichkeiten:
- Dateninfrastrukturkomponenten (Streaming-Pipelines, Transformationen, APIs, Kataloge) mit modernen Datentools aufbauen und pflegen.
- Robuste Datenqualitätsrahmen, Überwachungs- und Alarmsysteme in großem Maßstab implementieren.
- Datenworkflows hinsichtlich Kosten, Leistung und Zuverlässigkeit über mehrere Datensätze optimieren.
- Junior-Teammitglieder zu Best Practices und Tools im Bereich Datenengineering anleiten.
- Design und Implementierung komplexer, skalierbarer Datenplattformen und -pipelines leiten, die mehrere Teams und Anwendungsfälle unterstützen.
- Verbesserungen in der Dateninfrastruktur, den Tools und Prozessen vorantreiben, die die betriebliche Belastung reduzieren und die Effizienz des Datenteams verbessern.
- Kritische Datensysteme von Anfang bis Ende besitzen, von den Anforderungen bis zur Produktionsüberwachung, mit nur strategischer Anleitung.
- Datenengineering-Standards (Qualität, Governance, Zuverlässigkeit, Leistung) in der gesamten Organisation festlegen und durchsetzen.
- Mit ML Engineering, Data Science und Produktteams zusammenarbeiten, um eine Datenarchitektur zu entwerfen, die KI in großem Maßstab unterstützt.
Wer wir suchen:
- Dateningenieure, die darin glänzen, zuverlässige, skalierbare Dateninfrastrukturen zu schaffen, die KI-Entscheidungen in Unternehmensgröße unterstützen.
- Praktische Entwickler, die es lieben, robuste Datenpipelines zu erstellen, Systeme hinsichtlich Leistung und Kosten zu optimieren und die Datenqualität in jedem Schritt sicherzustellen.
- Starke Mitarbeiter, die mit Datenwissenschaftlern, ML-Ingenieuren, Produktteams und Geschäftspartnern zusammenarbeiten, um Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.
- Startup-Mindset: gedeiht in Ungewissheit, löst proaktiv komplexe Datenherausforderungen und verbessert Tools über den unmittelbaren Umfang hinaus.
- Bereit, mutig zu führen – den Datenfundament zu schaffen, das Ailys KI-Plattform ermöglicht, täglich Millionen von Echtzeiteinblicken zu liefern.
Bewerber müssen das rechtliche Recht haben, in Spanien oder Deutschland zu arbeiten.
Standorte: Madrid (MAD), Barcelona (BCN) und München
Vertragsart: Unbefristet
Arbeitsrichtlinie: hybrid (2 Tage pro Woche im Büro)
Senior Data Practitioner (Data / Analytics Engineering) - BCN/ MAD/ MUC Arbeitgeber: AILY LABS
Aily Labs ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Mit einer hybriden Arbeitsweise und einem starken Fokus auf persönliche Entwicklung fördert das Unternehmen eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und der Zusammenarbeit. Die Mitarbeiter profitieren von der Arbeit an spannenden Projekten im Bereich KI, die einen echten Einfluss auf Unternehmen weltweit haben, und genießen gleichzeitig die Vorzüge der Standorte München, Barcelona und Madrid, die für ihre lebendige Atmosphäre und vielfältige Lebensqualität bekannt sind.
