Dateningenieur bei BlueLabs in BlueLabs

BlueLabs ist ein dynamisches und schnell wachsendes Startup in der Sportwettenbranche. Wir sind bestrebt, unseren Kunden innovative und hochmoderne Lösungen zu bieten und ihnen ein unvergleichliches Wetterlebnis zu bieten. Da wir weiterhin in neue Märkte expandieren und unser Produkt weiterentwickeln, suchen wir einen hochqualifizierten und leidenschaftlichen Dateningenieur zur Verstärkung unseres Teams.

Unser Technologie-Stack

Unser Datenökosystem umfasst Hunderte von Datenaufnahme-, Transformations- oder anderen Verarbeitungsschritten, mehrere Integrationen mit Drittanbietern, Datenkonsistenzprüfungen, und Hunderte von benutzerorientierten Dashboards und Visualisierungen. Wir verwenden Apache Pulsar für den Echtzeit-Datentransport, Apache Flink und Benthos für die Stream-Verarbeitung, Spark für die Stapelverarbeitung, SingleStore für Data Warehouse, DBT für ELT, GCS als Objektspeicher, Postgres (Citus) für Online-Datenspeicher und Looker für BI & Analytics.

Unser Release-Prozess ist vollständig automatisiert, sodass unser kleines Engineering-Team mehrere Bereitstellungen pro Tag durchführen kann, ohne ins Schwitzen zu geraten. Eine typische Bereitstellung dauert nur wenige Sekunden. Diese Automatisierung reicht von der Bereitstellung der Infrastruktur bis zur Bereitstellung von Anwendungen und Konfigurationen für die Überwachung von Dashboards und Warnungen. Zu den von uns verwendeten Tools gehören unter anderem: Terraform, Helmfile und GitHub Actions.

Grafana, Loki und Mimir sind unsere bevorzugten Waffen, wenn es um die Überwachung der Leistung und des Verhaltens unserer Plattform geht, sodass wir potenzielle Probleme automatisch erkennen und an die betroffenen Teams weiterleiten können.

Als Technologieunternehmen widmen wir uns der Aufrechterhaltung einer modernen und agilen Technologieumgebung, die es unseren Ingenieuren ermöglicht, erfolgreich zu sein und die Zukunft der Sportwettentechnologie zu gestalten.

Über die Rolle

Wir suchen jetzt einen Dateningenieur zur Verstärkung unseres verteilten Teams. Mit einer modernen Datenplattform in der Mitte bietet das Datenteam eine solide Grundlage für die Lösung eines breiten Spektrums von Geschäftsproblemen und ist für die End-to-End-Bereitstellung von Datenprodukten verantwortlich. Diese erfordern in der Regel Echtzeit-Datentransport/-aufnahme/-integration, verteilte Verarbeitung, Lagerhaltung, (Stream-)Analysen und die Einspeisung von Datenpunkten in andere (interne) Produkte. Wir unterstützen Stakeholder bei der rechtzeitigen Entdeckung neuer Erkenntnisse und datengesteuerter Entscheidungsfindung durch sorgfältige Datenmodellierung und Qualitätssicherungspraktiken. In einer sich ständig verändernden Umgebung verlässt sich das Team stark auf (daten-)vertragsorientierte Entwicklung und Automatisierung, um alltägliche Arbeiten zu minimieren und mehr Zeit für die Lösung interessanter Probleme zu lassen.

Unsere Dateningenieure sind in erster Linie Softwareingenieure mit einem starken Fokus und einer Leidenschaft für „Alles, was mit Daten zu tun hat“. Diese Rolle erfordert einen Informatikhintergrund, ein solides Verständnis verteilter Systeme, Big-Data-Tools und deren Interna sowie Vertrautheit mit modernen Datenarchitekturen.  Für eine analyseorientierte Stelle mit Schwerpunkt auf Business Intelligence, Data Warehouse-Modellierung, ELT (DBT) und Datenanalyse bleiben Sie bitte auf dem Laufenden über die Stellenausschreibung „Analytics Engineer“.

Vergütung

Die Vergütungsspanne für diese Rolle liegt zwischen 55.000 und 95.000 € pro JahrIn der Regel abhängig von Ihren Fähigkeiten, Erfahrungen und der Art der Anstellung (Anstellung oder selbstständiger Auftragnehmer). Zu den weiteren Vergünstigungen gehören ein neues 16-Zoll-MacBook Pro oder ein Linux-Laptop und 40 Tage bezahlter Jahresurlaub (einschließlich Feiertage).

• Bachelor- oder Master-Abschluss in Informatik,
• 2+ Jahre professionelle Software-Engineering-Erfahrung
• 1+ Jahre Erfahrung mit Stream- oder Batch-Verarbeitung, in Flink oder Spark >
• 1+ Jahre Erfahrung in der Arbeit mit Data Warehouses, dem Schreiben komplexer SQL-Abfragen und der Optimierung von Arbeitslasten für Geschwindigkeit und Effizienz
• Tiefes Verständnis für verteilte Systeme, moderne Daten- und ereignisgesteuerte Architekturen, Stream-. Verarbeitungskonzepte und -technologien wie Kafka, Pulsar und RabbitMQ.
• Vertrautheit mit agiler Methodik, Containerisierung, kontinuierlicher Integration/Bereitstellung, Cloud-Umgebung und Systemüberwachung Sauberer, effizienter, wartbarer und gut getesteter Code; mindestens eine der Python-/Java-/Golang-Kenntnisse ist erforderlich.
• Analytisches Denken, Fähigkeiten zur Fehlerbehebung, Fähigkeit zum autonomen Arbeiten und Liebe zum Detail.
• Gute Kommunikationsfähigkeiten in Englisch in Wort und Schrift.

Schön,

• Erfahrung mit bitemporaler Datenmodellierung, Data Lakes, Workflow-Management-Tools (Prefect, Argo), BI-Tools ( Looker oder ähnliches), DBT oder andere moderne Big-Data-Technologie.
• Kenntnisse in Terraform (oder anderem IaC) und Kubernetes.
• Erfahrung im Einrichten von Überwachung und Warnungen in Grafana (oder ähnlichen Tools).
• Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern und bei MLOps-bezogenen Problemen.

BlueLabs ist ein dynamisches und schnell wachsendes Startup in der Sportwettenbranche. Wir sind bestrebt, unseren Kunden innovative und hochmoderne Lösungen zu bieten und ihnen ein unvergleichliches Wetterlebnis zu bieten. Da wir weiterhin in neue Märkte expandieren und unser Produkt weiterentwickeln, suchen wir einen hochqualifizierten und leidenschaftlichen Dateningenieur zur Verstärkung unseres Teams.


Unser Technologie-Stack

Unser Datenökosystem umfasst Hunderte von Datenaufnahme-, Transformations- oder anderen Verarbeitungsschritten, mehrere Integrationen mit Drittanbietern, Datenkonsistenzprüfungen und Hunderte von benutzerorientierten Dashboards und Visualisierungen. Wir verwenden Apache Pulsar für den Echtzeit-Datentransport, Apache Flink und Benthos für die Stream-Verarbeitung, Spark für die Stapelverarbeitung, SingleStore für Data Warehouse, DBT für ELT, GCS als Objektspeicher, Postgres (Citus) für Online-Datenspeicher und Looker für BI & Analytics.

Unser Release-Prozess ist vollständig automatisiert, sodass unser kleines Engineering-Team mehrere Bereitstellungen pro Tag durchführen kann, ohne ins Schwitzen zu geraten. Eine typische Bereitstellung dauert nur wenige Sekunden. Diese Automatisierung reicht von der Bereitstellung der Infrastruktur bis zur Bereitstellung von Anwendungen und Konfigurationen für die Überwachung von Dashboards und Warnungen. Zu den von uns verwendeten Tools gehören unter anderem: Terraform, Helmfile und GitHub Actions.

Grafana, Loki und Mimir sind unsere bevorzugten Waffen, wenn es darum geht, die Leistung und das Verhalten unseres Plats zu überwachenFormular, das es uns ermöglicht, potenzielle Probleme automatisch zu erkennen und an die betroffenen Teams weiterzuleiten.

Als Technologieunternehmen widmen wir uns der Aufrechterhaltung einer modernen und agilen Technologieumgebung, die es unseren Ingenieuren ermöglicht, erfolgreich zu sein und die Zukunft der Sportwettentechnologie zu gestalten.


Über die Rolle

Wir suchen jetzt einen Dateningenieur zur Verstärkung unseres verteilten Teams. Mit einer modernen Datenplattform in der Mitte bietet das Datenteam eine solide Grundlage für die Lösung eines breiten Spektrums von Geschäftsproblemen und ist für die End-to-End-Bereitstellung von Datenprodukten verantwortlich. Diese erfordern in der Regel Echtzeit-Datentransport/-aufnahme/-integration, verteilte Verarbeitung, Lagerhaltung, (Stream-)Analysen und die Einspeisung von Datenpunkten in andere (interne) Produkte. Wir unterstützen Stakeholder bei der rechtzeitigen Entdeckung neuer Erkenntnisse und datengesteuerter Entscheidungsfindung durch sorgfältige Datenmodellierung und Qualitätssicherungspraktiken. In einer sich ständig verändernden Umgebung verlässt sich das Team stark auf (daten-)vertragsorientierte Entwicklung und Automatisierung, um alltägliche Arbeiten zu minimieren und mehr Zeit für die Lösung interessanter Probleme zu lassen.

Unsere Dateningenieure sind in erster Linie Softwareingenieure mit einem starken Fokus und einer Leidenschaft für „Alles, was mit Daten zu tun hat“. Diese Rolle erfordert einen Informatikhintergrund, ein solides Verständnis verteilter Systeme, Big-Data-Tools und deren Interna sowie Vertrautheit mit modernen Datenarchitekturen.  Für eine analyseorientierte Stelle mit Schwerpunkt auf Business Intelligence, Data Warehouse-Modellierung, ELT (DBT) und Datenanalyse bleiben Sie bitte auf dem Laufenden über die Stellenausschreibung „Analytics Engineer“.

Vergütung

Die Vergütungsspanne für diese Rolle liegt zwischen 55.000 und 95.000 € pro Jahr, abhängig von Ihren Anforderungen Fähigkeiten, Erfahrung und Form der Beschäftigung (Anstellung oder selbstständiger Auftragnehmer). Zu den weiteren Vergünstigungen gehören ein neues 16-Zoll-MacBook Pro oder ein Linux-Laptop und 40 Tage bezahlter Jahresurlaub (einschließlich Feiertage).

,[Engineering: Architekt, Design und Entwicklung mit hohem Durchsatz, Zuverlässige und skalierbare Datenlösungen, die dem Unternehmen qualitativ hochwertige und zeitnahe Daten liefern. Wir leben nach dem Mantra „Sie bauen es, Sie führen es aus“, sodass die technische Verantwortung nicht mit der Bereitstellung endet, sondern sich auch auf die Betriebs- und Überwachungsarbeitslasten erstreckt in der Produktion., Zusammenarbeit: Arbeiten Sie eng mit anderen Entwicklungs- und Produktteams zusammen, um qualitativ hochwertige Lösungen zu liefern, geben Sie Anleitung und betreuen Sie junge Teammitglieder, um hohe Codierungsstandards und Best Practices aufrechtzuerhalten., On-Call-Support: Mitmachen in Bereitschaftsrotation, um die Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit unserer Systeme sicherzustellen und bei Bedarf auf Vorfälle zu reagieren.]
Anforderungen: Spark, SQL, MongoDB, PostgreSQL, Python, Java , Kinesis, Degree, Flink, Data Warehouses, Kafka, RabbitMQ, Data Lake, Continuous Integration, Golang, Docker, Distributed Computing, Kommunikationsfähigkeiten, Datenmodellierung, Argo, BI, Looker, Terraform, IaC, Grafana, Big Data, Kubernetes, GCP, dbt
Tools: .
Zusätzlich: Schulungsbudget, flache Struktur, kleine Teams, internationale Projekte.