Area Lead Analytics Engineer

Unsere Mission ist es, Second-Hand zur ersten Wahl zu machen, und wir suchen Menschen, die uns dabei helfen wollen. Jeden Tag arbeiten wir zusammen, um unseren Mitgliedern zu helfen, geliebte Kleidung und Lifestyle-Artikel zu kaufen und zu verkaufen und jedem Stück ein zweites Leben – oder sogar ein drittes – zu geben.

Die Vinted Group besteht aus drei Geschäftseinheiten, die diese Mission unterstützen: Vinted Marketplace ist Europas führende Plattform für Second-Hand-Mode und ein beliebtes Ziel für alle Arten von geliebten Artikeln mit einer wachsenden Auswahl an Kategorien. Unsere Plattform verbindet Millionen von Mitgliedern in über 20 Märkten und hilft großartigen Artikeln, ein neues Leben zu finden. Vinted Go verbessert das Versand-Erlebnis mit einem umfangreichen Netzwerk von über 500.000 Abhol- und Abgabepunkten und arbeitet mit mehr als 60 Anbietern in ganz Europa zusammen, ergänzt durch Dienstleistungen wie die Artikelverifizierung für Sicherheit bei hochpreisigen Stücken. Vinted Pay ist der neueste Teil der Vinted Group, der sich der Bereitstellung sicherer, zuverlässiger Zahlungen für Käufer und Verkäufer in ganz Europa widmet. Nahtlos in die Vinted-App integriert, sorgt es dafür, dass jede Transaktion sicher, effizient und einfach für unsere Mitglieder bleibt.

Informationen zur Position: Wir suchen einen Area Lead Analytics Engineer, der strategische technische Führung bietet und die langfristige Richtung des Analytics Engineering in den Bereichen Revenue, Purchase und Orders gestaltet. In dieser Rolle werden Sie als technischer Leiter in mehreren Bereichen agieren und helfen, ein skalierbares, zuverlässiges, kosteneffizientes und zukunftssicheres Datenökosystem aufzubauen. Dies ist eine hochgradig technische Rolle für jemanden, der es genießt, praktische Ingenieurarbeit mit strategischer architektonischer Führung zu verbinden.

In dieser Position werden Sie:

• Die langfristige technische Richtung für das Analytics Engineering in den Bereichen Revenue, Purchase und Orders festlegen.
• Schlüsselintersektionen zwischen Revenue, Purchase und Orders identifizieren und sicherstellen, dass sie konsistent in Datenmodellen und Architektur reflektiert werden.
• Die architektonische Integrität, Datenmodellierungsstandards, Zuverlässigkeit und operative Qualität im gesamten Bereich verantworten.
• Als zentraler technischer Ansprechpartner für bereichsübergreifende Initiativen fungieren und Teams bei technischen Entscheidungen und Prioritäten unterstützen.
• Wiederverwendbare Muster, gemeinsame Standards und eine gemeinsame Designsprache für das Analytics Engineering über die Bereiche hinweg schaffen.
• Verbesserungen der Datenproduktqualität, Wartbarkeit, Dokumentation, Verantwortung, Beobachtbarkeit und operativen Exzellenz vorantreiben.
• Technische Schulden reduzieren und verwalten, um eine nachhaltige, vorhersehbare Entwicklung von Datenprodukten und -pipelines zu ermöglichen.
• Unklare geschäftliche und technische Herausforderungen in klare technische Richtungen, Abwägungen und umsetzbare nächste Schritte übersetzen.
• Analytics Engineers und andere ICs durch technische Anleitung, Design-Reviews, Code-Reviews und architektonisches Feedback betreuen.
• Architektonische Entscheidungen, Standards und langfristige Auswirkungen klar an technische und nicht-technische Stakeholder kommunizieren.

Über Sie: Sie sind ein erfahrener Analytics Engineer, Data Engineer oder technischer IC, der es genießt, Datensysteme zu bauen, die nicht nur technisch stark, sondern auch verständlich, wartbar und nützlich für die Teams sind, die auf sie angewiesen sind. Sie kombinieren tiefgehende technische Expertise mit strategischem Denken. Sie können sich in Implementierungsdetails vertiefen, wenn nötig, sind aber ebenso in der Lage, sich zurückzulehnen, um systemische Probleme, langfristige Risiken, wiederkehrende Muster und Möglichkeiten zur Verbesserung der Art und Weise, wie Teams Datenprodukte über DSA erstellen, zu identifizieren.

Sie bringen wahrscheinlich:

• Starke Erfahrung in Data Engineering, Analytics Engineering oder verwandten technischen Datenrollen.
• Praktische Erfahrung in der Gestaltung, dem Aufbau und der Wartung von produktionsreifen Datenmodellen, Pipelines oder analytischen Datenprodukten in großem Maßstab.
• Ein starkes Verständnis der Prinzipien des Analytics Engineering, einschließlich Tests, Dokumentation, Herkunft, Datenqualität, Beobachtbarkeit, Zuverlässigkeit und operativer Exzellenz in großem Maßstab.
• Nachgewiesene Fähigkeit, technische Standards, wiederverwendbare Muster und architektonische Leitplanken zu definieren, die die Qualität und Konsistenz über Teams hinweg verbessern.
• Eine starke strategische und systemische Denkweise mit der Fähigkeit, Abhängigkeiten, Schnittstellen, langfristige Risiken und wiederkehrende Muster in komplexen Geschäftsbereichen zu erkennen.
• Die Fähigkeit, die technische Richtung über mehrere Teams oder Bereiche hinweg zu beeinflussen, ohne sich nur auf formale Autorität zu verlassen.
• Komfort im Umgang mit Unklarheiten und die Fähigkeit, komplexe Probleme in klare technische Richtungen, Standards und nächste Schritte zu übersetzen.
• Die Fähigkeit, lokale Lieferbedürfnisse mit langfristiger architektonischer Integrität und DSA-weitem Einfluss in Einklang zu bringen.
• Starke Kommunikationsfähigkeiten, um architektonische Abwägungen, technische Entscheidungen und strategische Prioritäten klar zu erklären.
• Eine kollaborative Mentoring-Mentalität und eine Leidenschaft dafür, die technischen Standards für andere ICs zu erhöhen.
• Exzellente schriftliche und mündliche Englischkenntnisse.

Fähigkeiten, die wir schätzen:

• Starke Expertise in SQL, Datenmodellierung und Design der semantischen Schicht mit praktischer Erfahrung in dbt oder ähnlichen Transformationsframeworks.
• Erfahrung mit Cloud-Datenplattformen (GCP, AWS, Azure oder ähnlich).
• Erfahrung im Aufbau von Datenprodukten auf modernen Datenstapel-Technologien wie BigQuery, Snowflake, Redshift, Iceberg oder ähnlichem.
• Starkes praktisches Wissen über Abfrageleistung und Kostenverwaltung in der Cloud.
• Erfahrung mit Orchestrierungstools wie Airflow, Dagster oder ähnlichem.
• Grundlegendes Verständnis von ereignisgesteuerten Datensystemen.
• Komfort im Umgang mit Feature Stores und ML-Workloads.
• Erfahrung mit BI- und Reporting-Tools wie Power BI, Tableau, Looker oder ähnlichem.

Nice to have:

• Erfahrung in Marktplätzen, E-Commerce oder ähnlichen Geschäftsfeldern.
• Erfahrung mit modernen Data Warehouses, Lakehouses und Data Mesh.

Vorteile:

• Die Möglichkeit, von unserem Aktienoptionsprogramm zu profitieren.
• 30 Tage bezahlter Jahresurlaub.
• Digitale mentale und emotionale Gesundheitsunterstützung sowie ein Mitarbeiterassistenzprogramm (EAP).
• Unterstützung für das Home Office: Wir stellen IT-Arbeitsplatzausrüstung und ein persönliches Budget von bis zu 540 € für Möbel im Home Office zur Verfügung.
• Mittagsbenefit pro Arbeitstag.
• Häufige Teambuilding-Veranstaltungen.
• Ein persönliches monatliches Budget für Einkäufe auf Vinted.
• Zugang zu einem vergünstigten Fitnessstudio-Mitgliedschaftsplan.
• Pensionsplan mit Vinted-Matching von 150 % Ihres gewählten Beitrags.
• Zusätzliche private Krankenversicherung.
• Leben- und Invaliditätsversicherung.
• Ein subventioniertes Deutschlandticket für Ihren Arbeitsweg mit öffentlichen Verkehrsmitteln.
• Die Möglichkeit, bis zu 90 Tage pro Jahr – 21 davon können außerhalb der EU verbracht werden – im Rahmen einer Workation zu arbeiten.
• Ein hundefreundliches Büro.

Die Vinted Group setzt sich dafür ein, einen integrativen Arbeitsplatz zu schaffen, an dem Menschen aus allen Lebensbereichen ein Gefühl der Zugehörigkeit empfinden. Wir begrüßen Bewerbungen von Menschen aller Hintergründe, Identitäten und Lebenserfahrungen. Bei Vinted werden alle Bewerber fair behandelt, unabhängig von Rasse, Alter, Religion oder Glauben, Geschlecht, nationaler Herkunft, Staatsbürgerschaft, Geschlechtsidentität, sexueller Orientierung, Behinderung oder einer anderen geschützten Eigenschaft.