Data Engineer (Google Cloud)

Data Engineer (Google Cloud)

Lienz Vollzeit 58500 - 71500 € / Jahr (geschätzt) Homeoffice (teilweise)
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Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle und betreibe zuverlässige Datenpipelines auf Google Cloud.
  • Unternehmen: OpenBet, ein globaler Marktführer im Bereich Wett- und Gaming-Entertainment.
  • Vorteile: Attraktive Vorteile, modernes Arbeitsumfeld und flexible Arbeitszeiten.
  • Weitere Informationen: Dynamisches Team mit internationalen Kollegen und Entwicklungsmöglichkeiten.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des iGaming mit innovativen Datenlösungen.
  • Qualifikationen: Erfahrung in Datenengineering und gute Kenntnisse in SQL und Python.

Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 58500 - 71500 € pro Jahr.

Unternehmensübersicht

OpenBet ist ein globaler Marktführer im Bereich Wetten und Gaming-Entertainment, dem über 200 Partner vertrauen, um unvergessliche Gewinnmomente für Millionen von Spielern weltweit zu schaffen. Seit über 25 Jahren treibt unsere Plattform die bekanntesten Wettmarken an und gewährleistet eine Spitzenleistung mit 100% Betriebszeit, unvergleichlicher Skalierbarkeit und Geschwindigkeit.

Neccton, eine Marke von OpenBet, ist ein renommiertes Softwareunternehmen für verantwortungsbewusstes Spielen, Geldwäschebekämpfung und Betrugserkennung. Mit mehr als 15 Jahren Erfahrung im Glücksspielsektor haben wir unseren Sitz in Österreich.

Stellenübersicht

Als Junior Data Engineer helfen Sie beim Aufbau und Betrieb zuverlässiger Datenpipelines und Datenprodukte, die unsere Analysen und Lösungen für verantwortungsvolles Spielen unterstützen. Sie arbeiten praktisch mit Google Cloud-Diensten, unterstützen die Kundenanpassung und technische Anfragen und arbeiten eng mit Ingenieur- und Kunden-Teams zusammen, um qualitativ hochwertige, vertrauenswürdige Daten sicherzustellen.

Was Sie tun werden:

  • Datenpipelines auf Google Cloud (BigQuery, Spanner, Cloud Storage, Pub/Sub, Dataflow, Composer/Airflow) entwickeln und betreiben.
  • Neue Datenladungen und Integrationen erstellen, einschließlich des Ingestierens, Transformierens und Validierens von Daten aus Kundensystemen.
  • Datenqualität überwachen und verbessern, indem Sie Prüfungen, Alarme und Dokumentationen implementieren, um zuverlässige Datensätze sicherzustellen.
  • Onboarding neuer Kunden unterstützen, indem Sie bei der Einrichtung von Datenflüssen helfen, Ausgaben validieren und einen reibungslosen Go-Live sicherstellen.
  • Technische Support-Tickets lösen, Probleme untersuchen, Ursachen identifizieren und an Lösungen zusammenarbeiten.
  • Als technischer Partner für den Kundenerfolg agieren, Kundenbedürfnisse in technische Maßnahmen übersetzen und klare, professionelle Kommunikation bereitstellen.
  • Täglich mit Backend-, Frontend- und CSM-Teams zusammenarbeiten, um Datenanforderungen, Zeitpläne und Lieferungen abzustimmen.

Was Sie mitbringen:

  • Ausbildung in Informatik / Software Engineering / Datenengineering (HTL, Fachhochschule, Universität) oder gleichwertige praktische Erfahrung.
  • Erste praktische Erfahrungen (z.B. 1–2 Jahre, Praktika oder starke Projektarbeit) im Datenengineering, Analytics Engineering oder Software Engineering.
  • Solide Grundlagen in SQL (Abfragen, Joins, Datenmodellierungsgrundlagen) und Python (Skripting, Datenverarbeitung, Debugging).
  • Kenntnisse über Google Cloud und Cloud-Konzepte (IAM-Grundlagen, Speicherung, Batch-/Stream-Verarbeitung) oder starke Motivation und Fähigkeit, schnell zu lernen.
  • Eine strukturierte Herangehensweise an Problemlösungen und Interesse an Datenqualität, Zuverlässigkeit und operativer Exzellenz.
  • Komfortables Arbeiten in einem agilen Umfeld mit sich ändernden Prioritäten und iterativer Lieferung.
  • Teamorientierte Denkweise, starke Zusammenarbeit und die Bereitschaft, Fragen zu stellen, zu lernen und sich zu verbessern.
  • Gute Englischkenntnisse, sowohl mündlich als auch schriftlich, um mit internationalen Kollegen und Kunden zu kommunizieren.

Wünschenswert:

  • Erfahrung mit Cloud Composer / Apache Airflow (DAGs, Planung, Wiederholungen, Backfills).
  • Erfahrung mit Dataflow / Apache Beam-Konzepten (Batch/Stream, Fensterung, Transformationen).
  • Vertrautheit mit Spanner-Datenmodellierung oder Konzepten verteilter Datenbanken.
  • Grundlegendes Verständnis von CI/CD, Git-Workflows und Testpraktiken für Datenpipelines.

Was wir Ihnen bieten können:

  • Attraktive Vorteile, ein offenes und unterstützendes Umfeld sowie einen modernen Arbeitsplatz.
  • Regelmäßige Zusammenarbeit mit globalen Teams, während unser Geschäft weiter wächst.
  • Greifbare Entwicklung: Lernen, Mentoring und Möglichkeiten, in tiefere Ingenieureigentum zu wachsen.
  • Flexible Arbeitszeiten und Unterstützung, um Ihre Karriere voranzutreiben.
  • Ein kollaboratives Büroumfeld mit Teammitgliedern im Büro an 2 Tagen pro Woche.

Chancengleichheitserklärung

Bei OpenBet feiern wir Vielfalt und glauben daran, ein integratives Umfeld zu schaffen, in dem jede Stimme geschätzt und respektiert wird. Wir setzen uns dafür ein, ein Team aufzubauen, das das reiche Gefüge der Menschheit widerspiegelt und Individuen aus allen Lebensbereichen, Hintergründen und Identitäten einbezieht. Schließen Sie sich uns an, um die Zukunft des iGaming zu gestalten, wo Vielfalt nicht nur gefeiert wird – sie wird gefeiert.

Data Engineer (Google Cloud) Arbeitgeber: OpenBet

OpenBet ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine offene und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Teamarbeit und persönliche Entwicklung großgeschrieben werden. Mit attraktiven Benefits, flexiblen Arbeitszeiten und der Möglichkeit, in einem dynamischen internationalen Umfeld zu wachsen, fördert OpenBet die berufliche Weiterentwicklung seiner Mitarbeiter und schafft gleichzeitig ein inklusives Arbeitsklima, das Vielfalt schätzt und respektiert.

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Kontaktdaten:

OpenBet Recruiting-Team

Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Data Engineer (Google Cloud) mit Bravour zu bestehen

Datenpipelines entwickeln und betreiben
Google Cloud (BigQuery, Spanner, Cloud Storage, Pub/Sub, Dataflow, Composer/Airflow)
Datenintegration und -validierung
Datenqualitätsüberwachung und -verbesserung
Technische Unterstützung und Problemlösung
SQL (Abfragen, Joins, Datenmodellierung)
Python (Scripting, Datenverarbeitung, Debugging)