Data Engineer

Transforming global food systems is key to tackling the climate crisis and protecting people and the planet. Wir glauben, dass eine neue und andere Art von Transparenz erforderlich ist, um diesen Wandel voranzutreiben. Deshalb haben wir OpenSC gegründet - mitgegründet von WWF und der Boston Consulting Group. Unsere Plattform nutzt Daten direkt aus der Quelle der Lieferketten unserer Kunden und analysiert sie, um direkte umsetzbare Erkenntnisse über nachhaltige und ethische Produktion zu schaffen. Automatisiert - Kontinuierlich - Granular - Unveränderlich. Diese neue Art von Transparenz ermöglicht es unseren Kunden, die Nachhaltigkeit ihrer Lieferketten zu kennen, zu beeinflussen und nachzuweisen.

Aufgaben

• Weiterentwicklung und Aufbau der OpenSC-Datenplattform über alle Datenbereiche: Sammlung, Speicherung, Transformation und Analyse.
• Entwicklung hochwertiger Datenpipelines, die strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen in ein standardisiertes Datenmodell transformieren.
• Erweiterung des Datenmodells von OpenSC zur Berücksichtigung einer wachsenden Anzahl von Anwendungsfällen.
• Übernahme der Verantwortung für die geschäftliche Interpretation von Daten und aktive Mitwirkung an Datenwissenschafts- und Analyseprojekten.
• Einhaltung bewährter Verfahren der Softwareentwicklung hinsichtlich Versionskontrolle, Tests, Code-Reviews, Bereitstellung usw.
• Bereitstellung von Unterstützung und Anleitung zu Themen der Datensicherheit und Cloud-Infrastruktur, um eine sichere und effiziente Handhabung von Daten zu gewährleisten.
• Effektive Kommunikation mit technischen und nicht-technischen Stakeholdern.
• Beitrag zur Steigerung des Teams durch Wissensaustausch über bewährte Verfahren im Bereich Datenengineering.

Anforderungen

• 6+ Jahre relevante Branchenerfahrung im Aufbau produktionsreifer Datenprodukte.
• Nachgewiesene solide Grundlage in den Kernkonzepten der Daten (z.B. Integration, Modellierung, Sicherheit, Herkunft, Governance).
• Ausgezeichnete Python-Kenntnisse und fortgeschrittene Kompetenzen mit den wichtigsten Bibliotheken des Datenökosystems.
• Fortgeschrittene Kenntnisse in SQL und relationalen Datenbanken (z.B. PostgreSQL, dbt).
• Kenntnisse in Cypher und Graphdatenbanken (z.B. Neo4j, Kuzu usw.).
• Erfahrung mit Orchestrierungstools für Datenpipelines (z.B. Dagster, Airflow usw.).
• Erfahrung mit Cloud-Infrastruktur und -Diensten (idealerweise auf AWS).
• Erfahrung mit verschiedenen Datenmodellierungsmustern und die Fähigkeit, komplexe reale Informationen in eine standardisierte Beschreibung des Datenmodells zu abstrahieren.
• Vertrautheit mit Versionskontrolle (Git), Containerisierung (Docker, Kubernetes), CI/CD (z.B. CircleCi, Github Actions), IaC (Terraform).
• Starke zwischenmenschliche Fähigkeiten und die Fähigkeit, in einem multidisziplinären und multikulturellen Team zu arbeiten.