Auf einen Blick
- Aufgaben: Rebuild data warehouse, deliver trusted data products, and enable self-serve analytics.
- Unternehmen: Plain is redefining B2B customer support with AI-driven solutions for companies like Cursor and Vercel.
- Vorteile: Work in a fast-paced environment with opportunities for growth and ownership of the data function.
- Weitere Informationen: This is an individual contributor role focused on hands-on data engineering.
- Warum dieser Job: Join as a Founding Data Engineer to shape the future of customer interactions with innovative data solutions.
- Qualifikationen: Experience building analytics stacks and proficiency in SQL, BigQuery, and dbt/Dataform required.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Plain ist dabei, den Kundenservice für die nächste Generation von B2B-Unternehmen neu zu definieren. Wir bauen die schnellste und leistungsstärkste Plattform, um Unternehmen zu helfen, über reaktive Unterstützung hinauszugehen und echte Kundenbeziehungen aufzubauen. Einige der weltweit fortschrittlichsten Unternehmen - wie Cursor, Vercel und Granola - vertrauen Plain, um alle Kundeninteraktionen zu vereinheitlichen, schnellere Teamzusammenarbeit zu ermöglichen und ihre Arbeitsabläufe mit KI zu optimieren.
B2B-Kundenservice unterliegt einem tiefgreifenden Wandel. KI verändert die Art und Weise, wie Unternehmen mit Kunden interagieren, und verlagert den Support von einer isolierten Funktion zu einem unternehmensweiten Effort über Slack, Discord und jeden anderen Kanal, über den Sie mit Kunden kommunizieren. Der alte Weg - langsam, manuell und disconnected - funktioniert nicht mehr.
Wir suchen einen Founding Data Engineer, der die Datenfundamente von Plain besitzt und weiterentwickelt: das Warehouse, die Kernmodelle und die „Kunden-/Account-Spine“, auf die Produkt, GTM, Support und Engineering angewiesen sind, um Entscheidungen zu treffen und großartige Erlebnisse zu schaffen. Dies ist eine praktische Rolle. Sie werden über unseren Datenstack hinweg arbeiten und eng mit den Engineering-Teams zusammenarbeiten, um unsere Ereignistaxonomie, Pipelines und Metriken sauber zu halten, während wir skalieren.
Was Sie tun werden:
- Rebuild our data warehouse: Besitzen Sie die Architektur, Schemata und Kerndatensätze mit sauberen Pipelines und einer einheitlichen Ereignistaxonomie, die mit Engineering etabliert wurde.
- Liefern Sie vertrauenswürdige, wiederverwendbare Datenprodukte: grundlegende Datensätze, die Analysen, Berichterstattung, In-App-Funktionen und KI antreiben, verankert auf einer joinbaren Kunden-/Account-Spine über Produkt-, Abrechnungs- und CS-Kontext.
- Richten Sie Datenobservabilität ein: Qualitätsprüfungen, Frische, Herkunft, Schemaabweichung und Vorfallreaktion, damit das Unternehmen dem, was es sieht, vertrauen kann.
- Besitzen Sie die In-App-Berichterstattung: Versenden Sie die Analysefunktionen, die den Supportleitern helfen, ihre Daten in bessere Entscheidungen umzuwandeln.
- Ermöglichen Sie Self-Service: Entwickeln Sie unsere Datenschicht, Dashboards und Dokumentation weiter, damit jedes Team seine eigenen Analysen ohne Ticket durchführen kann.
- Legt die Abrufschicht hinter dem Kundenkontext unseres KI-Agenten.
- Arbeiten Sie unternehmensweit zusammen: Arbeiten Sie mit GTM, CX, Produkt und Engineering zusammen, um Fragen in skalierbare Modelle und Datensätze zu übersetzen.
Dies ist eine großartige Passform, wenn Sie…
- Moderne Analytik-Stacks von Grund auf (Warehouse, Transformationen, semantische Schicht, Governance) mehr als einmal aufgebaut haben.
- Stark mit SQL, BigQuery und dbt/Dataform sind.
- Erfahrung im Aufbau von benutzerorientierten Analysen oder KI-Abrufschichten mit Echtzeitdatenplattformen (z.B. Tinybird, ClickHouse) haben.
- Wert auf Datenqualität, Vertrauen und Wiederverwendbarkeit legen, ebenso wie auf Versandgeschwindigkeit.
- Initiative ergreifen und Ihre Arbeit anhand der Auswirkungen auf den Endbenutzer messen, nicht an eleganten Abstraktionen.
- Deutlich kommunizieren und ohne umfangreiche Prozesse Übereinstimmung herstellen können.
Dies wird nicht die richtige Rolle sein, wenn Sie…
- Unwohl mit Unklarheiten oder Greenfield-Arbeit sind. Wir sind früh und bewegen uns schnell.
- Explorative Analysen der zuverlässigen Datensätze und Systeme vorziehen.
- Jetzt ein Team leiten möchten. Dies ist eine IC-Rolle.
Founding Data Engineer Arbeitgeber: Plain
Plain ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und innovative Arbeitsumgebung bietet, in der Kreativität und Eigenverantwortung geschätzt werden. Als Senior Product Designer haben Sie die Möglichkeit, an der Spitze der Transformation im B2B-Kundensupport zu arbeiten und Ihre Ideen direkt in die Produktentwicklung einzubringen. Mit einem starken Fokus auf Teamarbeit und offener Kommunikation fördert Plain eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und der persönlichen Weiterentwicklung, während Sie gleichzeitig an spannenden Projekten mit modernster Technologie arbeiten.
