Data Platform Team Lead

Anforderungen:

• 5+ Jahre Erfahrung in Datenengineering oder Datenplattform-Rollen, einschließlich 2+ Jahre in der Leitung von Projekten oder Teams
• Tiefe SQL-Kenntnisse und starke Python-Fähigkeiten. Produktionserfahrung mit Airflow, dbt oder vergleichbaren Frameworks
• Praktische Expertise mit Cloud-Datenbanken (BigQuery, Snowflake) und mindestens einem großen Cloud-Anbieter (AWS oder GCP)
• Nachgewiesene CI/CD- und IaC-Kenntnisse (GitHub Actions, Terraform oder ähnlich)
• Solides Verständnis von Datenmodellierung, Governance und Beobachtungsmustern
• Erfahrung in der Integration mit oder dem Aufbau gegen Geschäftssysteme wie ERP, Shop oder sogar Bankintegrationen. Sie sind damit vertraut, diese Schicht von Anfang bis Ende zu übernehmen
• Eine Erfolgsbilanz in der engen Zusammenarbeit mit Stakeholdern aus den Bereichen Commercial, Finance, Operations oder Analytics und deren Behandlung als erstklassige Partner
• Handlungsorientierung in unklaren Situationen. Sie ziehen es vor, eine angemessene Entscheidung zu treffen und anzupassen, als auf perfekte Informationen zu warten
• Praktische Erfahrung mit agentischen Codierungs-AI-Tools (wie Claude Code) und eine Erfolgsbilanz bei der Nutzung von KI zur Beschleunigung der Ingenieurarbeit
• Ausgezeichnete Englischkenntnisse. Deutsch ist ein Plus
• Bonus: Erfahrung mit AI/LLM-Workloads oder Vektordatenbanken auf der Produktionsseite
• Arbeiten in einem schnelllebigen, unklaren Umfeld, in dem das Flugzeug gebaut wird, während Sie darin fliegen. Sie mögen es, pragmatisch zu sein und Struktur einzubringen, ohne das Geschäft zu verlangsamen
• Koordination über viele Stakeholder hinweg. Sie bewegen sich leicht zwischen einer technischen Vertiefung am Morgen und einem Gespräch über kommerzielle Führung am Nachmittag
• Als Führungskraft hands-on bleiben. Sie sind bereit, SQL zu schreiben, eine Integration zu debuggen oder ein internes Tool selbst zu skizzieren, wenn die Situation dies erfordert
• Übersetzung zwischen Welten. Sie nehmen chaotische Geschäftsprobleme und verwandeln sie in klare technische Vorgaben. Sie wandeln technische Abwägungen in prägnante Narrative um, auf die Führungskräfte reagieren können
• Coaching und Unterstützung von Ingenieuren und Analysten durch klare Erwartungen und konstruktives Feedback
• Das Gesamtbild auf Plattformebene sehen: Entwurf für Sicherheit, Selbstbedienung und zukünftige Skalierung anstelle von einmaligen Pipelines

Was die Stelle beinhaltet:

• Beitritt zu einem vertrauensvollen, funktionsübergreifenden Team, in dem Daten im Mittelpunkt jeder Produktentscheidung, kommerziellen Wette und operativen Prozesse stehen
• Sie arbeiten eng mit unserem Analytics-Team, Produkt-, Ingenieur-, Commercial-, Medical- und Operations-Kollegen zusammen, um einen modernen, cloud-nativen Stack (GCP/AWS, BigQuery, Airflow, Airbyte, dbt, Looker, Mixpanel, Claude Code) sowie eine wachsende Anzahl von Integrationen und internen Tools in zuverlässige Erkenntnisse umzuwandeln, die das Geschäft voranbringen
• Ihre Arbeit wird Entscheidungen leiten, die medizinische Studenten und Kliniker weltweit erreichen und direkt unsere Mission vorantreiben, allen medizinischen Fachkräften die bestmögliche Versorgung zu ermöglichen
• Als Data Platform Lead sind Sie der People Manager eines kleinen, erfahrenen Teams und der Fachexperte, der die End-to-End-Datenplattformstrategie von AMBOSS steuert
• Die Rolle ist breiter gefasst als ein klassisches Mandat für Datenplattformen. Neben der Verantwortung für die Plattformentwicklung und Pipelines besitzt Ihr Team auch die Integrationsschicht zu unserem ERP und anderen Kern-Geschäftssystemen
• Darüber hinaus bauen Sie kleine Dienste und interne Tools, die spezifische Geschäfts- und Betriebsprobleme lösen
• Ein aktuelles Beispiel ist unser Master-Datenmanagementdienst für medizinische Institutionen weltweit, der die B2B-Kommunikation und Produkterfahrung unterstützt
• Diese Rolle ist dynamischer und geschäftsorientierter als eine reine Ingenieursleitungsposition
• Die Kommunikation mit Stakeholdern aus den Bereichen Commercial, Produkt, Finanzen, Betrieb und Medizin ist konstant
• Ingenieurexzellenz ist nach wie vor wichtig, aber Koordination, Priorisierung, schnelle Urteilsbildung und eine starke Hands-on-Mentalität sind mindestens ebenso wichtig
• Setzen Sie den Kurs. Besitzen und sequenzieren Sie die Roadmap über die Datenplattform, ERP und Integrationen von Geschäftssystemen sowie die internen Tools und Dienste, die Ihr Team erstellt und betreibt
• Besitzen Sie die Single Source of Truth für das gesamte Unternehmen, damit Analysten, Wissenschaftler und Stakeholder in verschiedenen Abteilungen dieselbe Datensprache sprechen und dieselben Metriken verwenden
• Entwickeln Sie das Team. Stellen Sie 3 bis 5 Dateningenieure ein, betreuen und fördern Sie sie. Führen Sie klare Zielsetzungen und Feedbackzyklen durch
• Architektur für Skalierung. Entwerfen und überprüfen Sie Kernkomponenten: Batch- und Echtzeit-Pipelines, Modellierungsschichten, Integrationen, Governance, Beobachtbarkeit und CI/CD, damit Analysten, Datenwissenschaftler und andere Ingenieurteams selbstbewusst selbst bedienen können
• Bauen Sie interne Dienste und Tools, um das Geschäft zu entblocken. Unser Master-Datenmanagementdienst für medizinische Institutionen ist ein Beispiel. Erwarten Sie mehr davon, während das Geschäft wächst
• Partnerschaft mit Commercial, Finance, Product, Operations und Medical. Übersetzen Sie unklare Geschäftsbedürfnisse in Systeme und Datenprodukte, die das Unternehmen voranbringen
• Navigieren Sie durch Unklarheiten und bleiben Sie hands-on. Schaffen Sie Struktur, wo keine vorhanden ist, sequenzieren Sie die Arbeit pragmatisch und treffen Sie Entscheidungen, wenn es keine offensichtliche richtige Antwort gibt. Dies ist keine Rolle, in der man sich zurücklehnt und PRs überprüft. Sie werden zusammen mit Ihrem Team an den wichtigsten Problemen arbeiten
• Heben Sie die Messlatte. Kodifizieren Sie Ingenieurstandards für Codequalität, Tests, Zuverlässigkeit und Vorfallreaktion. Skalieren Sie agentisches Codieren und KI-unterstützte Workflows, damit ein kleines Team über seine Möglichkeiten hinaus agieren kann
• Bleiben Sie technologieagnostisch: Bewerten, testen und ziehen Sie Technologien basierend auf Beweisen und nicht auf Hype in Betracht

Auch wenn Sie nicht jeden einzelnen Punkt in der Stellenbeschreibung erfüllen, ermutigen wir Sie dennoch, sich zu bewerben. Wir würden uns freuen, von Ihnen zu hören!