Senior Data Engineer

Wir feiern Vielfalt und ermutigen Personen aller Geschlechter (m/w/d) zur Bewerbung. Wir bauen Dateninfrastrukturen auf, die Teams tatsächlich nutzen möchten. Bei Nelly fließt Daten nicht nur - sie ist entdeckbar, dokumentiert, mit Blick auf die Entwicklererfahrung gestaltet und dient letztendlich immer den Bedürfnissen der Kunden. Sie werden zu einem entscheidenden Zeitpunkt beitreten: Wir haben eine funktionierende Infrastruktur und verfeinern sie von "funktional" zu "vorbildlich". Dies bedeutet, unsere Ingestion-Pipelines zu härten, ein solides Data Warehouse aufzubauen und zu pflegen, Datenverträge zu etablieren und Dokumentationspraktiken umzusetzen, bei denen sich Datenmodelle durchdacht weiterentwickeln.

Wir bilden einen dedizierten Datenengineering-Stream innerhalb unseres Core Data-Teams - und Sie werden ein wichtiger Mitgestalter sein, wie wir ihn aufbauen und skalieren. Es geht nicht darum, Daten von A nach B zu bewegen. Es geht darum, Dateninfrastrukturen zuverlässig, gut dokumentiert und entwicklerfreundlich zu gestalten. Wenn Ihnen Datenqualität, Zuverlässigkeit und die Ermöglichung von Teams, den Daten zu vertrauen, am Herzen liegen, ist dies Ihre Gelegenheit, es richtig zu machen.

Über Nelly: Wir sind ein Tech-Unternehmen und glauben, dass das Gesundheitswesen viel weniger nach Papierkram und viel mehr nach Menschen aussehen sollte. Daher entwickeln wir die Technologie, die es medizinischen Praxen ermöglicht, reibungslos, einfach und ohne all das Chaos zu arbeiten, das alle verlangsamt. Unsere Plattform verwandelt chaotische Prozesse in intelligente, automatisierte Workflows, von Patientenreisen über Abrechnung bis hin zu Zahlungen der nächsten Generation. Angetrieben von KI, für echte Menschen gebaut und darauf ausgelegt, medizinischen Teams die Zeit und den Freiraum zu geben, die sie dringend benötigen.

Warum? Weil Europa mit einem massiven Mangel an medizinischen Assistenten konfrontiert ist. Und wenn wir nicht überdenken, wie Praxen arbeiten, wird das System nicht mithalten können. Wir sind hier, um das zu beheben, nicht mit Pflastern, sondern mit echter Transformation. Wir sind mit 50 Millionen Euro in Series B-Finanzierung von erstklassigen Investoren ausgestattet und wachsen schnell, um Europas führendes Healthcare-Fintech aufzubauen. Unsere Vision: Über eine Million medizinische Praxen zu stärken und das Leben von Millionen von Patienten zu verbessern. Aber hier ist der Teil, auf den wir am stolzesten sind: Wir arbeiten nur mit netten Menschen. Es ist unsere Nummer-eins-Regel. Keine Egos, kein Drama, keine Idioten. Nur freundliche, neugierige, hart arbeitende Menschen, die gemeinsam etwas Sinnvolles aufbauen.

Wenn das nach Ihrem Ort klingt - willkommen bei Nelly. Wenn Sie zu uns kommen, werden Sie:

• Unsere Datenpipeline-Infrastruktur besitzen und weiterentwickeln - zuverlässige, skalierbare Ingestion- und Transformationspipelines über unsere Praxisverwaltungssystemlandschaft und interne Quellen entwerfen und pflegen.
• Unser Data Warehouse besitzen: durchdachtes Datenmodellieren vorantreiben, hohe Datenqualität sicherstellen und es zu einer vertrauenswürdigen Grundlage für die Analytics- und Produktteams machen, die darauf angewiesen sind.
• Datenverträge mit produzierenden Teams definieren und durchsetzen, um Schema-Stabilität, klare Verantwortlichkeiten und zuverlässige Datenlieferung sicherzustellen.
• Datenmodell-Evolution vorantreiben: Schema-Versionierung, Prozesse für breaking changes verwalten und Auswirkungen klar an konsumierende Teams kommunizieren.
• Reverse ETL-Pipelines aufbauen und pflegen, um kuratierte Daten zurück in operationale Systeme und Tools zu synchronisieren, die im gesamten Unternehmen verwendet werden.
• Überwachungs-, Alarmierungs- und Incident-Response-Praktiken für unsere Datensysteme etablieren, um hohe Verfügbarkeit und schnelle Wiederherstellungszeiten sicherzustellen.
• Eine Dokumentationskultur rund um Daten vorantreiben - Katalog, Herkunft und Metadaten als erstklassige Anliegen unterstützen, die Governance und Compliance in einem regulierten Gesundheitsumfeld fördern.
• Eng mit den Streams Data Analytics, Produkt und Engineering zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass Daten strukturiert, zugänglich und vertrauenswürdig für nachgelagerte Analysen und Berichterstattung sind.

Was Sie mitbringen:

• Starke Software-Engineering-Erfahrung in Python mit produktionsgerechter Erfahrung in Datenpipelines.
• Praktische Erfahrung im Aufbau und in der Pflege von Data Warehouses und der Implementierung von Datenverträgen zwischen Teams.
• Erfahrung mit Datenumwandlung und -modellierung, sowohl mit strukturierten als auch mit semi-strukturierten Datenquellen.
• Praktische Erfahrung mit Reverse ETL.
• Erfahrung mit der Evolution von Datenmodellen: Versionierungsstrategien, Migrationsprozesse und Aufrechterhaltung der Rückwärtskompatibilität über Verbraucher hinweg.
• Starke Erfahrung mit AWS.
• Erfahrung mit Kafka oder ähnlichen Event-Streaming-Plattformen.
• Erfahrung in der Implementierung von Überwachung und Beobachtbarkeit für Datensysteme.
• Erfahrung im Umgang mit chaotischen, heterogenen Datenquellen.
• Erfahrung in regulierten Umgebungen mit Sicherheits- und Compliance-Anforderungen ist ein großer Vorteil.
• Tiefe Leidenschaft für Dokumentation und Wissensaustausch - Sie haben dokumentationsorientierte Praktiken gefördert und glauben, dass undokumentierte Daten nahezu nutzlos sind.

Schön zu haben:

• Vertrautheit mit Dagster oder ähnlichen Workflow-Orchestrierungstools.
• Kenntnisse über Datenkatalog-Tools.
• Einige Erfahrungen oder Vertrautheit mit KI/ML-Anwendungsfällen - Daten zugänglich machen für sowohl Echtzeitverbrauch als auch Offline-Modellbewertung. Wir stellen heute nicht dafür ein, aber es ist etwas, in das wir hineinwachsen werden.