Founding Data Engineer (Core Data Platform)

Über OpenArt

OpenArt ist eine KI-Storytelling- und visuelle Kreationsplattform, die von Millionen weltweit genutzt wird. Wir entwickeln die nächste Generation kreativer Werkzeuge, die von modernster KI unterstützt werden, und ermöglichen es jedem, Videos, visuelle Inhalte, Charaktere und Geschichten mit beispielloser Geschwindigkeit und Vorstellungskraft zu erstellen. Wir glauben, dass die Zukunft der Kreativität KI-nativ ist, und wir gestalten diese Zukunft.

Warum OpenArt beitreten

• Besitzen Sie die gesamte Datenbasis eines schnell wachsenden KI-Unternehmens — von Rohdaten bis hin zu Kennzahlen für Führungskräfte.
• Bauen Sie von 0 → 1 — definieren Sie die Architektur, die Produkt-, Finanz- und unternehmensweite Entscheidungen unterstützt.
• Hohe Sichtbarkeit und Einfluss — Ihre Arbeit informiert direkt die Führungsebene, die Produktentwicklung und die Unternehmensstrategie.
• Gründergeführte, schnelllebige Kultur — hohe Eigenverantwortung, wenig Prozesse, hohes Vertrauen.
• KI-natives Unternehmen — helfen Sie dabei, wie Daten KI-Systeme, Agenten und langfristige Intelligenz unterstützen.
• 7–10-facher Umsatzwachstum in den letzten 2 Jahren — jetzt wird die Datenebene entsprechend skaliert.

Über die Rolle

Wir suchen einen Founding Data Engineer, um die Kern-Datenplattform und die Quelle der Wahrheit von OpenArt aufzubauen und zu verwalten, die Produkt-, Finanz- und Führungsentscheidungen unterstützt. Dies ist eine 0 → 1-Rolle, die sich auf Datenzuverlässigkeit, Modellierung und langfristige Skalierbarkeit konzentriert — nicht nur auf Analytik oder Dashboards. Sie definieren, wie Daten strukturiert, validiert und im Unternehmen bereitgestellt werden — und stellen sicher, dass wichtige Kennzahlen konsistent, vertrauenswürdig und produktionsreif sind. Sie arbeiten eng mit dem Head of Data, der Technik und der Führung zusammen, um eine robuste Datenbasis zu schaffen, die mit dem Unternehmen skaliert.

Was Sie tun werden

• Entwerfen und bauen Sie zentrale Datenpipelines (z.B. Produktereignisse, Zahlungen, interne Systeme → BigQuery).
• Definieren und pflegen Sie die Architektur des Data Warehouses, einschließlich Schema-Design, Datenmodellierung und Tabellenstruktur.
• Einrichten und Verwalten der einzigen Quelle der Wahrheit (SOT) für Produkt- und Geschäftszahlen.
• Erstellen und pflegen Sie zentrale Datenmodelle (Benutzer, Abonnements, Einnahmen, Engagement usw.).
• Sicherstellen der Datenkonsistenz über Systeme hinweg (Produktanalytik, Abrechnung, interne Tools).
• Leiten Sie Datenabgleichsmaßnahmen (z.B. Stripe vs. interne Systeme vs. Berichterstattung).
• Implementieren Sie Datenqualitätsprüfungen, Validierungs- und Überwachungssysteme.
• Erstellen Sie zuverlässige Berichtsebenen, die von der Führung und der Finanzabteilung genutzt werden (keine ad-hoc Dashboards).
• Festlegen von Datenstandards und -verträgen (Ereignisbenennung, Schema-Governance, Konsistenz der Nachverfolgung).
• Zusammenarbeit mit der Technik zur Verbesserung der Instrumentierung und der Datenkorrektheit an der Quelle.
• Unterstützen Sie nachgelagerte Teams (Analytik, DS), indem Sie saubere, gut dokumentierte Datensätze bereitstellen.
• Ständige Verbesserung der Datenzuverlässigkeit, Leistung und Kosteneffizienz.

Was wir suchen

• 5+ Jahre Erfahrung in der Datenengineering oder analytischen Engineering.
• Nachweisliche Erfahrung im Aufbau von Datenplattformen oder -lagern von 0 → 1.
• Starke SQL- und Python-Kenntnisse — Sie schreiben sauberen, produktionsreifen Daten-Code.
• Tiefe Expertise in Datenmodellierung, ETL/ELT-Design und Lagerarchitektur.
• Erfahrung mit modernem Datenstack.
• Erfahrung mit finanziellen und Produktdaten (z.B. Zahlungen, Abonnements, Nutzungsdaten).
• Starkes Verständnis von Datenzuverlässigkeit, Tests und Validierung.
• Fähigkeit, Geschäftsdaten in langlebige, konsistente Datenmodelle zu übersetzen.
• Hohe Eigenverantwortung — Sie können Architekturentscheidungen unabhängig definieren und vorantreiben.
• Komfortabel in unklaren, schnelllebigen Umgebungen.

• Erfahrung im Aufbau von Datensystemen für Finanz- oder Umsatzberichterstattung.
• Erfahrung mit Datenabgleich über mehrere Systeme.
• Vertrautheit mit BI-Tools (Metabase, Looker usw.).
• Erfahrung im Entwurf semantischer Ebenen oder Metrikdefinitionen.
• Frühere Erfahrung als frühe oder gründungserfahrene Datenkraft.

Technologiestack, mit dem Sie arbeiten werden

BigQuery, dbt (oder ähnlich), Airbyte/Fivetran (oder benutzerdefinierte Pipelines), Metabase, Amplitude, Stripe, Python, SQL, GCP.

Vergütung

Wettbewerbsfähiges Grundgehalt und Bonusprogramm. Eigenkapital — bedeutende Beteiligung an dem, was Sie aufbauen. Hohe Autonomie, wachstumsorientierte Umgebung.

Arbeitssetup

Bay Area bevorzugt (Hybrid erlaubt). Visumsponsoring verfügbar. Wir ziehen Remote-Arbeit in Betracht.