Senior Data Engineer

RepRisk ist das weltweit angesehenste Unternehmen für Daten als Dienstleistung (DaaS) im Bereich Reputationsrisiken und verantwortungsvolles Geschäftsverhalten. Unsere Mission ist es, Transparenz über Risiken im Geschäftsverhalten zu schaffen, um positive Veränderungen voranzutreiben. Wir kombinieren fortschrittliche KI mit tiefem menschlichen Fachwissen und einer bewährten Methodik, um Lösungen anzubieten, die Leistung und Sicherheit bieten.

Wir bieten:

• Ein wachsendes, vielfältiges und erfahrenes Team, das die Entwicklung von Fähigkeiten fördert und Unterstützung bietet.
• Arbeiten in einem agilen Entwicklungssystem mit modernsten Open-Source-Technologien.
• Flexible Arbeitszeiten und -arrangements, die auf Ihre Bedürfnisse abgestimmt sind.
• Ein unternehmerisches, internationales und dynamisches Arbeitsumfeld.
• Teil einer gemeinsamen Mission sein, Unternehmen zur Verantwortung zu ziehen und verantwortungsvolles Verhalten zu fördern.
• Ein Unternehmen, das Vielfalt schätzt.

Über Sie:

Sind Sie auf der Suche nach einer Gelegenheit, robuste, skalierbare Dateninfrastrukturen zu schaffen, die bedeutende, innovative Machine-Learning-Projekte unterstützen? Möchten Sie in einem Unternehmen arbeiten, in dem Ihre Beiträge einen echten, messbaren Einfluss haben und anerkannt werden? Wenn Sie leidenschaftlich an Datenarchitektur, Pipelines und der Ermöglichung ethischer Technologieentwicklung interessiert sind, dann ist dies die perfekte Rolle für Sie.

Ihre Verantwortlichkeiten:

• Architektur, Aufbau und Skalierung einer modernen Datenplattform unter Verwendung von Databricks und Lakehouse-Architekturprinzipien.
• Leitung des Designs und der Bereitstellung von unternehmensgerechter Dateninfrastruktur.
• Implementierung von End-to-End-Lakehouse-Lösungen auf Databricks.
• Entwicklung und Optimierung von hochdurchsatzfähigen Streaming- und Batch-Datenpipelines.
• Leitung der Leistungsoptimierung der Datenplattform und Cluster-/Compute-Governance.
• Definition und Durchsetzung von Datenverträgen, Schemata und Governance-Standards.
• Sicherstellung der Datenqualität, Beobachtbarkeit und Herkunft über die Plattform.
• Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern, Analysten und Plattformteams.
• Förderung interner Best Practices im Bereich Datenengineering.
• Aktive Teilnahme an Agile/Scrum-Zeremonien.

Qualifikationen:

• Ein Bachelor-Abschluss in Informatik oder einem verwandten STEM-Feld.
• 5+ Jahre praktische Erfahrung im Datenengineering oder in einer ähnlichen Rolle.
• Starke Kenntnisse in Python und SQL.
• Solide Erfahrung mit Batch- und Stream-Verarbeitungstechnologien.
• Nachgewiesene Erfahrung mit dimensionalem Datenmodellieren und Data Vault-Methoden.
• Erfahrung mit Datenorchestrierungstools wie Airflow oder Dagster.
• Vertrautheit mit Datenqualitäts- und Validierungsrahmen.
• Praktische Erfahrung mit Cloud-Plattformen (AWS bevorzugt).
• Proaktive Denkweise mit starkem Verantwortungsbewusstsein.
• Starke Kommunikationsfähigkeiten mit professioneller Beherrschung der englischen Sprache.

Zusätzlich sind folgende Punkte von Vorteil:

• Erfahrung mit Workflow-Konfigurationen in BPM-basierten Softwarelösungen.
• Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Machine-Learning-Teams.

Bitte beachten Sie, dass wir nur Kandidaten mit einer gültigen Arbeitserlaubnis berücksichtigen werden.