Lead Data Engineer (m/w/d)

Sei Teil von zwei Teams bei AutoScout24, die die Fähigkeit des Unternehmens gestalten, Daten und Technologie-Ressourcen zu nutzen, um unser Kundenerlebnis zu verbessern. Diese Rolle ist einzigartig positioniert mit den Teams der Datenplattform-Engineering und Data Science, um das volle Potenzial der Daten innerhalb von AutoScout24 freizusetzen. Du wirst die Möglichkeit haben, die Dienste zu bauen und zu verfeinern, die die Grundlage unserer Datenlandschaft bilden, sowie solche, die direkt unsere Kunden betreffen.

Wir begrüßen Big Data-Enthusiasten, die wichtige Probleme lösen möchten und sich freuen, mit Teams in der gesamten Organisation zusammenzuarbeiten, um Lösungen zu entwickeln, die bahnbrechende Erlebnisse ermöglichen. Wissensaustausch innerhalb und zwischen Teams ist ein wichtiger Teil unserer Arbeitsweise und trägt zum Erfolg von funktionsübergreifenden Projekten bei. Wir freuen uns auf deine Bewerbung!

Bei AutoScout24 schätzen wir unterschiedliche Lebensstile und kulturelle Hintergründe. Wir begrüßen Vielfalt als Stärke. Wir wissen, dass gemischte Teams erfolgreicher arbeiten. Unsere Organisation besteht aus mehr als 50 verschiedenen Nationalitäten, die alle inklusiv und respektvoll zusammenarbeiten.

Die Rolle:

• Beitrag zur Gestaltung und Implementierung unserer Datenlandschaft mit Schwerpunkt auf Zuverlässigkeit und Effizienz sowie Möglichkeiten für die Echtzeitverarbeitung.
• Fokus auf die Integration neuer Lösungen in die bestehende Systemarchitektur.
• Entwicklung robuster Lösungen zur Speicherung, Eingabe, Verarbeitung und Analyse hoher Datenmengen aus verschiedenen Quellen.
• Zusammenarbeit bei der Bereitstellung von Daten und deren Transformation, um effizient zu den Unternehmensdatenmodellen beizutragen.
• Adoptieren einer beratenden und coachenden Denkweise, um Dateninteressierte in einem dynamischen, funktionsübergreifenden Umfeld bestmöglich zu unterstützen.
• Zusammenarbeit mit technischen Leitern und Engineering-Managern, um sich in funktionsübergreifenden Umgebungen auf architektonische Ansätze abzustimmen.
• Übernahme der End-to-End-Verantwortung für Projekte, von der Datenverarbeitung über Training, Evaluierung, Bereitstellung bis hin zur Überwachung.
• Verstehen der Geschäftsziele und Übersetzung dieser in Lösungen, die Daten für maschinelles Lernen nutzen, sowie KPI-Überwachung.
• Überwachung der Datenqualität und Ermöglichung von Feature Engineering.
• Automatisierung von Daten-, Modelltrainings- und Inferenzpipelines.
• Definition von Validierungs- und Überwachungsstrategien für Daten und ML-Modelle.

Du bist/hast:

• Mehrere Jahre (5+) relevante Berufserfahrung.
• Nachweisbare praktische Erfahrung in AWS, Azure oder GCP.
• Erfahrung mit etablierten Tools wie Hadoop, Spark und Airflow sowie Kenntnisse über neuere Entwicklungen wie Arrow, DBT, Great Expectations.
• Beherrschung von Python, SQL und/oder Java - Scala ist ein Plus.
• Praktische Erfahrung im Aufbau von ETL-Pipelines.
• Solide Erfahrung in Datenmodellierung und resilientem Engineering.
• Erfahrung mit Data Science und ML-Bibliotheken.
• Erste Erfahrungen in der Bereitstellung, Wartung und Aktualisierung von Modellen in der Produktion sind unerlässlich.
• Du arbeitest in vielfältigen und visionären Teams und Umgebungen.
• Starke Kommunikationsfähigkeiten.
• Verhandlungssichere Englischkenntnisse, Deutschkenntnisse in Wort und Schrift sind von Vorteil.
• Datengetriebene Denkweise.
• Leidenschaft, Wissen zu teilen und neue Teammitglieder einzuarbeiten.

Schön zu haben:

• Frühere Erfahrung in großangelegten Projekten mit mehreren Stakeholder-Gruppen basierend auf unterschiedlichen Datenquellen und Technologien.
• Verständnis der Technologien, die zur Erfassung und Transformation von Verbraucherdaten verwendet werden.
• Vertrautheit mit komplexen Softwaresystemen, Microservice-Architekturen und Echtzeitverarbeitung.
• Praxis in Clean Code, Test Driven Development oder Pair Programming.

Wir arbeiten mit:

• AWS-Diensten (S3, Kinesis Firehose, EMR, EC2, Glue, ...).
• Big Data-Technologien, die Hadoop, Spark, Presto, Hive und Kafka umfassen.
• TensorFlow, PyTorch und anderen ML-Bibliotheken.
• Google Analytics, Google BigQuery und Google Tag Manager.

Wenn dich das anspricht, du aber Zweifel hast, wie genau deine Fähigkeiten zu unseren Anforderungen passen - wir schätzen Persönlichkeit, Ambition und einen offenen Geist. Zögere nicht, dich bei uns zu melden und deine persönlichen Stärken zu präsentieren.

Vorteile:

AutoScout24 bietet Vorteile, die es unseren Mitarbeitern ermöglichen, so frei und effektiv wie möglich zu arbeiten. Wir bieten flexible Büroanwesenheit und Arbeitszeiten, bis zu 30 Tage bezahlten Urlaub (je nach Standort) und moderne Büros, um nur einige zu nennen. Unser Ziel ist es, dich dabei zu unterstützen, deine beste Arbeit zu leisten.