Auf einen Blick
- Aufgaben: Leite die Architektur von Platform Analytics und treffe entscheidende technische Entscheidungen.
- Unternehmen: Innovatives Unternehmen, das die Zukunft der Technologie mitgestaltet.
- Vorteile: Wettbewerbsfähiges Gehalt, unbegrenzter Urlaub und umfassende Gesundheitsleistungen.
- Weitere Informationen: Remote-Arbeit mit flexiblen Bürozeiten für bessere Zusammenarbeit.
- Warum dieser Job: Gestalte kundenorientierte Analytikprodukte und mache einen echten Unterschied.
- Qualifikationen: Mindestens 12 Jahre Erfahrung in der Datenarchitektur und -analyse.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Job Description
The Principal Engineer, Platform Analytics is the senior technical owner of Platform Analytics — the customer-facing analytics experience to deliver a single, trustworthy source of truth for the metrics customers use to measure the learning progress.
As a senior individual contributor on the team, they own the architecture and the critical technical decisions.
This is a deeply hands‑on role — they design, build, and operate the pipelines and serving layers themselves — spanning both the target‑state platform‑analytics architecture and the traditional data‑engineering ELT that feeds it.
They set the technical bar for the team, mentor junior engineers, and use AI coding tools fluently to build faster and better.
- Who you’re committed to being
- You lead by building, not managing.
- You own outcomes, not just output.
- You mentor without authority.
- You treat AI tools as a craft, not a shortcut.
- You hold a high bar for simplicity and rigor.
- What you’ll do
- Own the architecture of Platform Analytics and the key technical decisions while preserving the consistency guarantee and meeting its latency and freshness targets.
- Design, build, and operate the data pipelines and serving layers hands‑on: event ingestion and entity/reference ingestion into Snowflake, dbt-governed metric definitions, and a high-performance OLAP serving layer behind a single Analytics API.
- Own production performance, reliability, and cost — performance tuning, monitoring and alerting, and resource management — for a customer-facing system.
- Curate and model source‑system data into trusted, conformed datasets, applying dimensional modeling and engineering best practices.
- Build and operate the traditional data‑engineering ELT the product depends on to the same standard as the platform‑analytics path.
- Set the technical bar for the team — code quality, design standards, and ways of working — and mentor senior and mid-level engineers, raising the team’s ability to make and hold sound technical decisions.
- Partner with the Product Manager and stakeholders to sequence the architecture work ahead of the dependent product roadmap, and communicate technical direction and trade-offs to both technical and non-technical audiences.
- Use AI coding tools productively in daily engineering work — accelerating development, testing, and debugging — and help establish effective patterns for their use across the team.
Experience you’ll bring
- Experience building customer-facing analytics products where metric consistency across UI and API is a hard requirement.
- Experience taking a system from a launch/MVP design through to a scaled production architecture.
- Familiarity with low-latency lookup stores (e. g., Redis) for instant-response use cases.
Requirements
- Requires a minimum of 12 years of related or equivalent experience; or 8+ years and an advanced degree.
- Deep, current, hands‑on expertise designing and delivering data warehouses and analytical data platforms — including data curation, integration, metadata management, and data-quality processes — with the ability to do this work personally, not only direct it.
- Expert SQL development and performance tuning on analytical databases (e. g., Snowflake), with the judgment to hold low-latency, high-concurrency query performance at scale.
- Experience with streaming and real-time data processing (e. g., Kafka) and with change-data-capture (CDC) ingestion for entity/reference data.
- Experience designing and operating a high-performance OLAP serving layer for customer- or product-facing analytics (e. g., Click House), or strong transferable equivalent.
- Experience with dimensional data modeling and with source control, testing, and deployment workflows for ELT (e. g., dbt, git-based CI/CD).
- Experience with workflow orchestration tools (e. g., Apache Airflow) for scheduling, dependency management, and monitoring of production data pipelines.
- Demonstrated ability to own architecture and make and hold the key technical decisions on a complex, business-critical system — exercising independent judgment on performance, reliability, scalability, and consistency.
- Productive, fluent use of AI coding tools in day-to-day engineering work.
- Excellent communication skills — able to align engineers, partner with product and non-technical stakeholders, and mentor more junior engineers.
This is a remote role; however, applicants located within 45 miles of our Westlake/Dallas, TX office should expect to work on-site Tuesday through Thursday, with remote flexibility on Mondays and Fridays.
This approach enables more effective collaboration, quicker decision-making, and a stronger culture, while still providing flexibility.
Benefits
- We work in a blended environment that supports collaboration, flexibility, and connection across teams.
- We are mission-driven, shaping the future of tech upskillling and delivering impact that matters.
- We foster a culture of inclusion and belonging, where everyone can contribute and thrive.
- We are always learning, creating an environment where you can take on new challenges, expand your skills, and grow with purpose.
- Benefits include competitive compensation, bonus eligibility, comprehensive medical coverage, unlimited PTO, wellness reimbursement, professional development funds, and more.
Physical Requirements
This role is primarily performed in an office or home office setting and involves standard computer-based work.
EEOC & Accommodations Statement
Pluralsight is an equal opportunity employer.
We evaluate qualified applicants without regard to race, color, religion, sex, sexual orientation, gender identity, national origin, disability, age, or veteran status.
We also consider qualified applicants with criminal histories, consistent with EEOC guidelines and local laws.
If you need an accommodation to apply, interview, or perform essential job functions, please visit the bottom of our website to learn how to request an accommodation.
Learn more about our commitment to diversity, equity, inclusion, and belonging in our DEIB Report.
Pay Transparency
The annual US base salary range for this role is $167,200 - $220,000 USD.
Actual compensation will depend on location, skills, experience, and other factors.
Additional benefits and bonuses may apply.
Applications must be submitted within 90 days after the initial posting date to be considered.
#J-18808-Ljbffr
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Principal Engineer, Platform Analytics erhalten könnten
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Dormont Manufacturing Co zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Principal Engineer, Platform Analytics mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Principal Engineer, Platform Analytics bei Dormont Manufacturing Co gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Dormont Manufacturing Co vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Dormont Manufacturing Co entscheidend sein!