Senior Data Engineer - Internal Platform

Senior Data Engineer - Internal Platform

Berlin Vollzeit 60000 - 80000 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Baue und verwalte die Dateninfrastruktur für Parloa's interne KI-Transformation.
  • Unternehmen: Parloa, ein innovatives Unternehmen im Bereich KI und Kundenerfahrung.
  • Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, flexible Arbeitszeiten und Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit hohen Erwartungen und echten Auswirkungen.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Kundeninteraktion mit modernster Technologie.
  • Qualifikationen: Erfahrung in Datenarchitektur, Python, SQL und ETL/ELT-Tools.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.

Über Parloa

Parloa’s Mission ist es, jede Kundeninteraktion mühelos zu gestalten, sowohl für die Kunden als auch für die Unternehmen, die sie bedienen. Mit der Beschleunigung von agentic AI gestalten Parloans die Grundlage einer neuen Ära im Kundenerlebnis, in der der Kundenservice keine Transaktionen mehr sind, sondern bedeutungsvolle Austausche. Es ist nicht nur eine Vision; Parloa hat über EINE MILLIARDE Interaktionen zwischen globalen Unternehmensmarken und ihren Kunden ermöglicht, wobei Unternehmen wie Booking.com, HealthEquity, Allianz, SAP, BarmeniaGothaer und TUI Parloa bereits in großem Maßstab einsetzen.

Über die Rolle

Als Senior Data Engineer – Internal Platform werden Sie die Dateninfrastruktur aufbauen und verwalten, die Parloas interne AI-Transformation antreibt. Heute leben geschäftskritische Daten in Dutzenden von getrennten Tools ohne einheitlichen Zugriff – Sie werden dies ändern, indem Sie eine einzige, selbstbedienbare Zugriffsschicht schaffen, die AI-Agenten und Teams den geschäftlichen Kontext bietet, den sie benötigen, um zu arbeiten. In enger Zusammenarbeit mit dem AI Transformation Team und Stakeholdern aus der nicht-technischen Organisation werden Sie auch die KPIs und Dashboards definieren, die das Management zur Verfolgung der AI-Adoption und -Auswirkungen verwendet.

Bereiche der Verantwortung

  • Datenplattform-Infrastruktur: Verantworten Sie den internen Databricks-Arbeitsbereich von Anfang bis Ende: Konfiguration, Berechnung, Zugriffskontrollen und Kostenmanagement.
  • Datenpipelines: Erstellen und pflegen Sie Airbyte-Pipelines, die Daten aus Salesforce, Gong, HRIS, Finanzsystemen und anderen Tools nach automatisierten Zeitplänen abrufen.
  • Datenmodellierung & Transformation: Implementieren Sie die Architektur, die Rohdaten in saubere, vertrauenswürdige, analysierbare Datensätze umwandelt.
  • AI-Datenbereitstellung: Arbeiten Sie mit dem AI Transformation Team zusammen, um sicherzustellen, dass AI-Agenten und LLM-Workflows die richtigen Daten im richtigen Format erhalten.
  • Messung der AI-Adoption: Definieren und erstellen Sie die KPIs und Dashboards, die die Nutzung, Kompetenz und geschäftlichen Auswirkungen von AI im gesamten Unternehmen verfolgen.
  • Datenverwaltung & Compliance: Verantworten Sie die Datenklassifizierung, Zugriffsrichtlinien, GDPR/DPA-Compliance und Pipeline-Überwachung.

Wer Sie sind

  • Erfahrung in der Gestaltung von Datenschichten, die AI/LLM-basierte Anwendungen und agentic Workflows unterstützen.
  • Kenntnisse in Python, SQL, ETL/ELT-Tools und MLOps.
  • Wissen über dimensionale Modellierung und moderne Data-Warehouse-Technologien.
  • Fähigkeit, komplexe Anforderungen zu verstehen und umzusetzen sowie Leistungsprobleme zu lösen.
  • Fähigkeit, komplexe technische Konzepte für nicht-technische Zielgruppen verständlich zu machen und Entscheidungen sowie Abwägungen in der Datenarchitektur für das Management und funktionsübergreifende Stakeholder nachvollziehbar zu gestalten.
  • Leidenschaft für aktuelle Entwicklungen und Innovationen im Bereich Datenengineering.
  • Fähigkeit, KPIs zur AI-Adoption zu definieren und zu instrumentieren: Nutzungstracking, Kompetenzverteilung und geschäftliche Einflussmetriken.
  • Verständnis dafür, wie AI-Tools Daten konsumieren – Kontextfenster, Abrufmuster, Einbettungspipelines – und wie man den Datenzugriff optimiert.

Unser Rekrutierungsprozess

Talent Acquisition - Hiring Manager - Technisches Interview(s) - Bar Raiser

Warum Parloa?

Wir stehen am Anfang einer neuen Ära im Kundenerlebnis, in der AI nicht nur reagiert, sondern versteht, schlussfolgert und handelt. Wir bauen agentic AI auf, der Unternehmen in ihren wichtigsten Kundenmomenten vertrauen: komplexe Fragen, hohe Volumina, echte Einsätze. Wenn Millionen von Menschen eine Marke kontaktieren, sind diese Interaktionen nicht nur Support-Tickets; sie sind prägende Erlebnisse. Wir sind hier, um den Standard zu erhöhen: jede Konversation nahtlos, intelligent und wirklich hilfreich zu gestalten. Wenn Sie daran interessiert sind, wie Unternehmen und Kunden in großem Maßstab verbunden werden und Ihre Arbeit in realen, alltäglichen Momenten von Bedeutung sein soll, sind Sie hier genau richtig. Bei Parloa bedeutet Verantwortung nicht nur ein Schlagwort; es bedeutet, für Ergebnisse verantwortlich zu sein, nicht nur für Aufgaben. Wir arbeiten in einer Kategorie, die sich schnell entwickelt, wo die Messlatte hoch ist und die Probleme komplex sind. Wir stellen Menschen ein, die lösungsorientiert denken, klar kommunizieren und durchhalten. Menschen, die sich wohlfühlen, Entscheidungen zu treffen, Verantwortung zu übernehmen und den Standard für sich selbst und ihre Umgebung zu erhöhen. Wir sind über die frühesten Startup-Phasen hinausgewachsen, haben aber die Intensität beibehalten: schnelle Ausführung, direktes Feedback und eine starke Erwartung, ab dem ersten Tag bedeutend beizutragen. Unterstützt von führenden globalen Investoren wie General Catalyst, EQT Ventures und Altimeter Capital streben wir mit klarer Ambition danach, der globale Marktführer im Bereich unternehmensgerechter konversationaler AI zu werden. Parloa verpflichtet sich, die höchsten Datenschutzstandards für die Daten unserer Kunden und Mitarbeiter einzuhalten. Alle unsere Mitarbeiter sind entscheidend dafür verantwortlich, höchste Sorgfalt, GDPR- und ISO-Compliance, einschließlich ISO 27001, im Umgang mit sensiblen Informationen zu gewährleisten. Parloa ist ein E-Verify-Arbeitgeber in den USA. Bitte klicken Sie hier, um mehr zu erfahren. Wir bieten allen qualifizierten Bewerbern unabhängig von Rasse, Geschlecht, sexueller Orientierung, Alter, Religion, Nationalität, Behinderungsstatus, sozioökonomischem Hintergrund und anderen Merkmalen gleiche Chancen.

Senior Data Engineer - Internal Platform Arbeitgeber: Anyline

Parloa ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern die Möglichkeit bietet, an der Spitze der KI-Transformation im Kundenservice zu arbeiten. Mit einer dynamischen Unternehmenskultur, die Innovation und Eigenverantwortung fördert, profitieren Mitarbeiter von umfangreichen Wachstumschancen und einem klaren Fokus auf die Entwicklung von Fähigkeiten in einem sich schnell verändernden Umfeld. Zudem engagiert sich Parloa für höchste Datenschutzstandards und ein inklusives Arbeitsumfeld, was das Unternehmen zu einem attraktiven Arbeitsplatz macht.

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Kontaktdaten:

Anyline Recruiting-Team

StudySmarter Expertenrat🤫

Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Engineer - Internal Platform erhalten könnten

Netzwerken, Netzwerken, Netzwerken!

Nutze LinkedIn und andere Plattformen, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu treten. Stell Fragen, teile deine Erfahrungen und zeig dein Interesse an Parloa und der Rolle als Senior Data Engineer.

Bereite dich auf technische Interviews vor

Mach dich mit den gängigen Tools und Technologien vertraut, die in der Stellenbeschreibung erwähnt werden, wie Python, SQL und ETL/ELT-Tools. Übe technische Fragen und sei bereit, deine Lösungen klar zu erklären.

Zeige deine Leidenschaft für Daten

Sprich über deine bisherigen Projekte und wie du innovative Lösungen im Bereich Datenengineering umgesetzt hast. Zeige, dass du nicht nur die technischen Fähigkeiten hast, sondern auch ein echtes Interesse an der Weiterentwicklung von AI und Datenarchitekturen.

Bewirb dich direkt über unsere Website

Wir empfehlen dir, dich direkt über die Parloa-Website zu bewerben. So kannst du sicherstellen, dass deine Bewerbung die richtige Aufmerksamkeit erhält und du gleich in den Auswahlprozess einsteigst!

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data Engineer - Internal Platform mit Bravour zu bestehen

Dateninfrastruktur
Databricks
Airbyte
Salesforce
Gong
HRIS
ETL/ELT-Tools

Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡

Sei du selbst!:Wenn du deine Bewerbung schreibst, sei authentisch und zeig uns, wer du wirklich bist. Wir suchen nach Menschen, die Leidenschaft für Datenengineering haben und bereit sind, Verantwortung zu übernehmen.

Mach es klar und prägnant!:Halte deine Bewerbung übersichtlich und auf den Punkt. Verwende klare Sprache, um deine Erfahrungen und Fähigkeiten zu beschreiben, damit wir schnell verstehen, was du mitbringst.

Zeig deine Begeisterung für AI!:Da wir im Bereich der KI arbeiten, ist es wichtig, dass du deine Leidenschaft für innovative Technologien und deren Anwendung in der Datenverarbeitung zeigst. Lass uns wissen, wie du zur AI-Transformation beitragen kannst!

Bewirb dich über unsere Website!:Um sicherzustellen, dass deine Bewerbung direkt bei uns landet, bewirb dich bitte über unsere Website. So können wir deine Unterlagen schnell und effizient bearbeiten.

Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Anyline vorbereitet

Verstehe die Rolle und das Unternehmen

Mach dich mit der Mission von Parloa vertraut und verstehe, wie deine Rolle als Senior Data Engineer zur AI-Transformation beiträgt. Informiere dich über die aktuellen Projekte und Herausforderungen, um im Interview gezielte Fragen stellen zu können.

Technische Vorbereitung ist alles

Stelle sicher, dass du deine Kenntnisse in Python, SQL und ETL/ELT-Tools auffrischst. Bereite dich darauf vor, technische Konzepte klar und verständlich zu erklären, besonders für nicht-technische Stakeholder. Übe, komplexe Anforderungen zu erläutern und Lösungen zu präsentieren.

KPI- und Dashboard-Kenntnisse

Sei bereit, über KPIs und Dashboards zu sprechen, die du in der Vergangenheit definiert hast. Überlege dir, wie du AI-Nutzung und Geschäftsauswirkungen messen würdest. Zeige, dass du ein Verständnis dafür hast, wie man Daten für AI-Modelle aufbereitet und zugänglich macht.

Zeige deine Innovationsfreude

Sprich darüber, wie du dich über aktuelle Trends in der Datenengineering-Branche informierst und welche innovativen Ansätze du in deinen bisherigen Projekten verfolgt hast. Zeige deine Leidenschaft für kontinuierliches Lernen und wie du zur Weiterentwicklung des Unternehmens beitragen kannst.