Data Engineer in Berlin

KAYAK, Teil von Booking Holdings (NASDAQ: BKNG), ist die weltweit führende Reisesuchmaschine. Mit Milliarden von Anfragen auf unseren Plattformen helfen wir Menschen, ihren perfekten Flug, Aufenthalt, Mietwagen und Urlaubspaket zu finden. Wir transformieren auch das Geschäftreisewesen mit einer neuen Lösung für Geschäftsreisen, KAYAK for Business.

Als Mitarbeiter von KAYAK sind Sie Teil eines Reiseunternehmens, das ein Portfolio globaler Metasuchmarken betreibt, darunter momondo, Cheapflights und HotelsCombined. Innovation steht im Mittelpunkt unseres Handelns, und jeder Mitarbeiter hat die Möglichkeit, seinen Einfluss geltend zu machen. Unser Fokus liegt darauf, die beste Reisesuchmaschine zu entwickeln, um es jedem zu erleichtern, die Welt zu erleben.

KAYAK sucht einen Data Engineer, um die vertrauenswürdige Datenbasis hinter dem maschinellen Lernen im gesamten Unternehmen aufzubauen. Sie werden mit Datenwissenschaftlern zusammenarbeiten, um deren Modellierungsbedürfnisse zu verstehen und welche verfügbaren Daten unterstützt werden können. Sie werden großangelegte Rohdaten in produktionsbereite Datensätze umwandeln und skalierbare Pipelines erstellen, die sie zuverlässig und wiederverwendbar machen. Sie werden über Data Science, Data Engineering und Data Platform hinweg arbeiten, um Datenlücken zu schließen und neue Anwendungsfälle für maschinelles Lernen in die Produktion zu bringen.

In dieser Rolle werden Sie:

• Mit den Data Science-Teams zusammenarbeiten und helfen, Modellierungsbedürfnisse in Datensatzanforderungen zu übersetzen, dann mit Data Engineering und Data Platform zusammenarbeiten, um grundlegende Pipelines in ML-bereite Datensätze zu erweitern.
• Skalierbare und effiziente Datensatz-Workflows entwerfen und die Zuverlässigkeit der Pipelines durch Validierung, Überwachung und Alarmierung sicherstellen; Probleme diagnostizieren und lösen.
• Produktionsbereite Datenlösungen bereitstellen, die ML-Anwendungen ermöglichen und reale Auswirkungen auf die Benutzererfahrung und wichtige Geschäftszahlen haben.
• Lücken und Chancen identifizieren und zu technischen Entscheidungen und Roadmap-Prioritäten beitragen, die die Datenbasis für aktuelle und zukünftige ML-Anwendungsfälle stärken.
• Über Data Science, Engineering und Data Platform hinweg zusammenarbeiten und technische Entscheidungen, Erkenntnisse und Abwägungen klar und prägnant an technische und nicht-technische Zielgruppen kommunizieren.

Bitte bewerben Sie sich, wenn Sie:

• Starke technische Grundlagen in der Datenverarbeitung, Softwareentwicklung und Systemdesign haben, unterstützt durch eine Erfolgsbilanz beim Aufbau und Betrieb zuverlässiger, großangelegter Datenpipelines. Nachgewiesene Fähigkeiten sind wichtiger als akademische Abschlüsse.
• Praktische Erfahrung in der Entwicklung von Produktionsdatenpipelines haben, mit der Fähigkeit, die angesprochenen Probleme, Ihre spezifischen Beiträge und die daraus resultierenden Auswirkungen klar zu erklären.
• Eigenverantwortung, gesundes Urteilsvermögen und systemisches Denken besitzen, mit der Fähigkeit, technische, Zuverlässigkeits-, Kosten- und Risikobewertungen zu navigieren, während Sie unabhängig arbeiten und erkennen, wann Sie Anleitung suchen sollten.
• Fließend mit KI-unterstützten Workflows umgehen, moderne Werkzeuge nutzen, um Produktivität und Qualität zu verbessern, während Sie deren Ergebnisse und Einschränkungen kritisch bewerten.
• Neugier, Demut und eine kollaborative Denkweise haben, mit einem Engagement für kontinuierliches Lernen, Wissensaustausch und gemeinsames Wachstum.

Zusätzliche Qualifikationen:

• Praktische Erfahrung mit Technologien, die für KAYAKs Stack relevant sind, wie Kafka, Flink, Iceberg, Trino, AWS, Kubernetes, Airflow, Python, SQL und schema-basierte Datenverträge.
• Erfahrung mit Feature Stores oder Feature Pipelines.
• Vertrautheit mit agilen Arbeitsweisen, wie Sprintplanung und Teamzeremonien.

Vorteile und Vergünstigungen:

• Arbeiten von (fast) überall für bis zu 20 Tage pro Jahr.
• Fokus auf psychische Gesundheit und Wohlbefinden:
• Vom Unternehmen bezahlte Therapiesitzungen über SpringHealth.
• Vom Unternehmen bezahltes Abonnement für HeadSpace.
• Einmal jährlich eine Woche frei - das gesamte Team lädt vollständig auf (und kehrt ohne Arbeitsstau zurück!).
• Keine Meetings freitags.
• Bezahlte Elternzeit.
• Bezahlte Freiwilligenzeit.
• Fokus auf Ihr berufliches Wachstum:
• Entwicklungsgelder.
• Führungskräfteentwicklung.
• Zugang zu Tausenden von On-Demand-E-Learnings.
• Reisevergünstigungen.
• Mitarbeiterressourcengruppen.
• 6 Wochen bezahlter Urlaub + ein Tag frei für Ihren Geburtstag.
• Kostenloses Mittagessen an 2 Tagen pro Woche.
• Pensionsplanbeiträge.
• Öffentliche Verkehrsmittel Zuschüsse.
• Fahrradleasingprogramm.
• Monatliche soziale Veranstaltungen, Donnerstag Happy Hours, Sportteams.
• Ein tolles Büro in Friedrichshain, Berlin.

Inklusion:

Bei KAYAK möchten wir, dass jeder den Raum hat, zu wachsen, Ideen auszutauschen und großartige Arbeit zu leisten. Deshalb konzentrieren wir uns darauf, die besten Talente aus allen Lebensbereichen und Erfahrungen einzustellen, sie gut zu unterstützen und sicherzustellen, dass sich niemand gezwungen fühlt, in ein bestimmtes Muster zu passen, um hier dazuzugehören. Benötigen Sie Anpassungen für das Interview, die Bewerbung oder den Job? Kein Problem - geben Sie uns einfach Bescheid. Wir sind für Sie da.