Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickeln und automatisieren Sie skalierbare ELT-Pipelines in unserem Data Warehouse mit Snowflake.
- Unternehmen: Das ZAP-Team bei Zendesk fördert datengestützte Ansätze zur Verbesserung von Kundenservice-Tools.
- Vorteile: Arbeiten Sie in einem kollaborativen Umfeld mit den neuesten Engineering-Best-Practices.
- Weitere Informationen: Erfahrung mit Cloud-Datenbanken wie Snowflake und BigQuery ist von Vorteil.
- Warum dieser Job: Gestalten Sie die Zukunft der CRM-Analytik und verbessern Sie die Support-Operationen von Zendesk.
- Qualifikationen: Mindestens 8 Jahre Erfahrung in der Datenverarbeitung und umfangreiche Kenntnisse in SQL und dbt.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Das Team 'Zendesk Analytics Prototyping' (ZAP) sucht einen erfahrenen Staff Data Engineer, um das Ziel des Teams zu unterstützen, CRM-Messungen und -Einblicke zu beschleunigen und einen datenzentrierten Ansatz zur Verbesserung von Kundenservicetools und -operationen zu fördern. Um diese Mission zu verwirklichen, bauen und pflegen wir robuste, feingranulare und kontextreich Datenmengen, die eine Grundlage für die Entwicklung von Einblicken bieten, die dazu beitragen, die Support-Operationen von Zendesk zu verbessern.
Die Rolle wird verantwortlich sein für die enge Zusammenarbeit mit Software Development Engineers und Business Intelligence Engineers, um qualitativ hochwertige Datenpipelines zu erstellen und den Datenlake des Teams zu verwalten. Sie werden in einer kollaborativen Umgebung arbeiten, die die neuesten Engineering-Best-Practices nutzt, und an allen Aspekten des Software-Entwicklungszyklus beteiligt sein. Sie werden kuratierte Datensätze erstellen und entwickeln und dabei standardisierte architektonische und Datenmodellierungspraktiken anwenden. Primär werden Sie Data Warehouse-Lösungen in Snowflake unter Verwendung von Technologien wie dbt, Airflow und Terraform entwickeln.
Was Sie tun werden:
- Zusammenarbeit mit Teammitgliedern und internen Stakeholdern, um Geschäftsanforderungen zu verstehen, erfolgreiche Analyseergebnisse zu definieren und Datenmodelle zu entwerfen.
- Entwicklung, Automatisierung und Wartung skalierbarer ELT-Pipelines in unserem Data Warehouse, um zuverlässige Geschäftsberichte sicherzustellen.
- Entwurf und Aufbau von ELT-basierten Datenmodellen unter Verwendung von SQL und DBT.
- Identifizierung, Entwurf und Implementierung interner Prozessverbesserungen: Automatisierung manueller Prozesse, Optimierung der Datenlieferung.
- Zusammenarbeit mit Daten- und Analyseexperten, um eine größere Funktionalität in unseren Datensystemen anzustreben.
Was Sie mitbringen:
- 8+ Jahre Erfahrung im Bereich Datenengineering, einschließlich Aufbau, Wartung und Arbeit mit Datenpipelines und ETL-Prozessen in Big Data-Umgebungen.
- Umfangreiche Erfahrung mit SQL, idealerweise im Kontext von Datenmodellierung und -analyse.
- Praktische Erfahrung in der Produktion mit dbt und nachgewiesenes Wissen in modernen und klassischen Datenmodellierungen – Kimball, Inmon usw.
- Kenntnisse in einer Programmiersprache wie Python, Go, Java oder Scala.
- Erfahrung mit cloudbasierten Spalten-Datenbanken (Google BigQuery, Amazon Redshift, Snowflake), Abfrageautorisierung (SQL) sowie praktische Vertrautheit mit verschiedenen Datenbanken.
- Erfahrung mit Prozessen zur Unterstützung der Datenumwandlung, Datenstrukturen, Metadaten, Abhängigkeiten, um eine effiziente Datenverarbeitung und Arbeitslastmanagement sicherzustellen.
- Ausgezeichnete Kommunikations- und Kollaborationsfähigkeiten.
- Blüht in unklaren Situationen auf und besitzt eine proaktive Problemlösungsmentalität.
Bevorzugte Qualifikationen:
- Erfahrung mit BigQuery, Snowflake oder ähnlichen Cloud-Warehouses.
- Vertrautheit mit KI-Tools und -Techniken, die auf Datenanalyse- und Datenumwandlungsaufgaben angewendet werden könnten.
- Abgeschlossene Projekte mit dbt.
- Vertrautheit mit Lean/6 Sigma-Prinzipien und ein Verständnis für CRM-Analytik.
Unser Daten-Stack: ELT (Snowflake, dbt, Airflow, Kafka), BI (Tableau, Looker), Infrastruktur (AWS, Kubernetes, Terraform, GitHub Actions)
Staff Data Engineer Arbeitgeber: Zendesk
Zendesk ist ein hervorragender Arbeitgeber, der seinen Mitarbeitern eine erfüllende und inklusive Erfahrung bietet. Mit einem hybriden Arbeitsmodell ermöglicht das Unternehmen Flexibilität und fördert gleichzeitig die Zusammenarbeit und das Lernen in inspirierenden Büros in Städten wie Berlin, Krakau und Lissabon. Mitarbeiter haben die Möglichkeit, an innovativen Projekten zu arbeiten, sich kontinuierlich weiterzuentwickeln und Teil eines Teams zu sein, das die Zukunft der KI-Interaktionen gestaltet.
