Staff Data Engineer in Köln

Wir suchen einen Staff Data Engineer, der sich einem der am schnellsten wachsenden AI Legal Tech Unternehmen in Europa anschließt. Sie übernehmen die technische Verantwortung für die Datenplattform, die hinter unserem Geschäftsbetrieb steht: die Pipelines, das Warehouse und die Definitionen der Zahlen, die unser Führungsteam tatsächlich verwendet. Sie berichten an unseren Head of Engineering und arbeiten mit einem Kollegen zusammen, der die geschäftsorientierte Seite der Daten verantwortet, sowie mit unseren Infrastruktur- und Anwendungsingenieuren. Dies ist eine Rolle als Senior Individual Contributor ohne Linienmanagement in beide Richtungen, ungefähr 70 % praktische Arbeit, 30 % definieren, dokumentieren und erklären.

Ihre Herausforderung und Gelegenheit in dieser Rolle

JUPUS unterstützt Hunderte von Anwaltskanzleien in ganz Europa, und unsere Kundenbasis wächst jährlich um etwa das Vierfache. Unsere Datenplattform hat sich entsprechend entwickelt (ClickHouse, dbt, Python Extract-Load-Pipelines in einen S3-Datenlake, Orchestrierung in GitHub Actions) und sie hat sich schnell entwickelt. Ihre Aufgabe ist es, sie vertrauenswürdig zu machen. Das bedeutet, das Bestehende zu modernisieren, historische Trends zu einem Protokoll dessen zu machen, was tatsächlich passiert ist, anstatt es jede Nacht neu abzuleiten, und die Definitionen der Metriken zu besitzen, die unser Vorstand erreicht. Dies ist kein Greenfield-Bau, und es ist kein Wartungsplatz. Es ist eine echte Plattform mit echten Problemen, und Sie würden sie besitzen.

Aufgaben

• Besitzen Sie die Datenplattform von Anfang bis Ende: Ingestion und die Rohschicht, das ClickHouse-Warehouse und das dbt-Projekt darüber.
• Sie sind die Person, die sagen kann, ob eine Zahl falsch oder die Pipeline fehlerhaft ist.
• Mach unsere Zahlen vertrauenswürdig: Zuverlässigkeit, Richtigkeit und eine Geschichte, die Bestand hat, sodass ein Trend ein Protokoll dessen ist, was tatsächlich passiert ist, anstatt einer Neuberechnung.
• Besitzen Sie die Metriken, auf denen das Unternehmen basiert, beginnend mit unserem Kunden-Gesundheits-Score - die Definition, der Nenner, die Berechtigungsregeln und die bekannten Einschränkungen, nicht nur das SQL darunter.
• Verwandeln Sie Geschäftsfragen in dauerhafte Metriken: Arbeiten Sie direkt mit Customer Success, Sales, Product und der Führung zusammen, um zu verstehen, was sie tatsächlich entscheiden möchten, und bauen Sie dann etwas Verteidigbares, um darauf zu entscheiden.
• Halten Sie Kosten und Komplexität im Zaum, während wir wachsen: Warehouse-Architektur, Abfragekosten und die Oberflächen, die Daten in BI und unser CRM liefern.
• Setzen Sie den Standard dafür, wie Datenarbeit hier erledigt wird: eine autoritative schriftliche Definition pro führungsrelevanter Zahl und die Konventionen, die unsere Datenfunktion informieren, während sie mit uns wächst.

Technische Expertise

• Umfangreiche Erfahrung in der Daten- oder Analyse-Engineering, mit Produktionsverantwortung für ein Warehouse und eine Transformationsschicht.
• ClickHouse in Produktion.
• dbt auf Eigentumsebene: inkrementelle Modelle, Snapshots, Tests, Makros, CI/CD.
• Idealerweise haben Sie ein dbt-Projekt von jemandem übernommen und es besser hinterlassen, als Sie es vorgefunden haben.
• Python-Datenengineering: EL-Tools, S3, CI-basierte Orchestrierung, die Sie von Anfang bis Ende besessen haben, ohne ein Plattformteam hinter sich.
• Produkt-Ereignisströme: PostHog, Amplitude, Segment, Mixpanel oder ähnliches.
• Sie verstehen, wie Benutzer-zu-Unternehmen-Identität und Gruppenassoziation brechen und was das für jede nachgelagerte Metrik bedeutet.

Urteil und Verantwortung

• Sie haben einen geschäftlichen KPI von Anfang bis Ende definiert und ihn gegenüber nicht-technischen Personen verteidigt.
• Dies ist der Unterschied für uns. Ein ausgezeichneter Ingenieur, der Anforderungen als gegeben annimmt, ist nicht die richtige Wahl für diese Rolle.
• Analytische Strenge: Kohorten, korrekte Nenner, Stichprobengröße vor den Ergebnissen angegeben.
• Sie sagen: „Wir können es noch nicht sagen, und hier ist genau der Grund“, anstatt ein selbstbewusstes Diagramm zu produzieren.
• Sie handeln, ohne auf ein Ticket zu warten, und können etwas benennen, das Sie entschieden haben, nicht mehr zu tun.
• Sie fühlen sich wohl im Umgang mit hochrangigen Stakeholdern, einschließlich C-Level, und können eine technische Linie halten, ohne den Raum zu verlieren.

Weitere Anforderungen

• Standort innerhalb von CET +/-2.
• Schön zu haben: BI-Tool-Administration (wir verwenden Metabase), CRM- und Abrechnungssysteme als Datenquellen, dlt speziell, GDPR-gesteuerte Datenlöscharbeiten, Grafana, Deutsch oder B2B SaaS und Erfahrung im Bereich Legal-Tech.
• Schön zu haben: Sie sind es gewohnt, dass nicht-technische Kollegen Daten über KI-Tools abfragen, und Sie entwerfen dafür.

Vorteile

• Metrikbesitz – Besitzen Sie eine geschäftskritische Metrik von Anfang bis Ende, einschließlich der Definition – nicht nur die Pipeline, die sie speist.
• Eine echte Plattform – ClickHouse und dbt bereits in Produktion, mit echten Problemen, die es wert sind, gelöst zu werden.
• Kein Greenfield-Theater, kein Wartungsplatz.
• Direkter Zugang – Eine flache Struktur und eine direkte Verbindung zu unserem Head of Engineering, CTO und CEO. Kein Ausschuss zwischen Ihnen und einer Entscheidung.
• Wachstumsphase – Jährlich etwa 4-faches Kundenwachstum bei einem der am schnellsten wachsenden AI Legal Tech Unternehmen in Europa.
• Vollständig remote – Genießen Sie die Flexibilität, von überall aus zu arbeiten.
• Top-Ausrüstung – Hochmoderne MacBook plus alle Zubehörteile, die Sie benötigen.
• Wohlfühl-Vorteile – Mitgliedschaft im Urban Sports Club zur Unterstützung Ihres gesunden Lebensstils.

Wenn Sie begeistert sind, die Zahlen eines AI-Startups zu besitzen und die Daten zu liefern, die uns auf unserem Skalierungsweg leiten, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören.