Dateningenieur (Experte) in VirtusLab

Wir sind #VLteam – Technikbegeisterte, die ständig nach Wachstum streben. Das Team ist unser Fundament, deshalb legen wir größten Wert auf eine freundliche Atmosphäre, viele Möglichkeiten zur persönlichen Weiterentwicklung und gute Arbeitsbedingungen. Vertrauen und Autonomie sind zwei wesentliche Eigenschaften, die unsere Leistung bestimmen. Wir glauben einfach an die Idee, „Ergebnisse zu messen, nicht Stunden“. Machen Sie mit und überzeugen Sie sich selbst!

Projektumfang

Unser Kunde ist ein an der NASDAQ notiertes Unternehmen, das eine Reihe von Lösungen zur Unterstützung von Go-To-Market-Strategien (GTM) anbietet. Sie bieten eine umfassende B2B-Datenbankplattform, die es Vertriebs- und Marketingfachleuten ermöglicht, qualifizierte Interessenten effektiv zu identifizieren, mit ihnen in Kontakt zu treten und sie anzusprechen.
Die Kernaufgabe unseres Kunden besteht darin, jedem Unternehmen eine vollständige 360-Grad-Sicht auf seinen idealen Kunden zu bieten, jede Phase seiner GTM-Strategie zu verbessern und seinen Erfolg bei der Erreichung seiner Geschäftsziele zu steigern.

Tech-Stack

Python, Airflow, Big Query, Snowflake, AWS, GCP, Atlan, GitHub, Terraform, Jenkins, Tableau, Starburst, Trino, Apache Iceberg, Databricks

Herausforderungen

- Bereitstellung von Geschäftswert durch die Erstellung robuster Überwachungssysteme, die die Produktverbesserung vorantreiben
- Prüfung von Geschäftsprodukten auf Schwachstellen Analyse und KPI-Verifizierung zur Verbesserung der Leistung
- Entwicklung zuverlässiger Apache Airflow-Pipelines zur Unterstützung metrikgesteuerter Lösungen
- Aufbau eines intuitiven Metrikdatenkatalogs, der für alle Beteiligten zugänglich ist
- Optimierung der Data-Warehouse-Architektur für Kosten- effektive, skalierbare Lösungen

Team

Dieses Team besteht aus drei Data Engineers von VirtusLab und fünf Data Engineers von der Kundenseite. Zum Team gehören außerdem ein Manager und ein Product Owner.

• Praktische Erfahrung mit Python (6+ Jahre als Dateningenieur)
• Fachwissen in der Iceberg Lakehouse-Architektur mit Trino
• Nachgewiesene Erfahrung mit Daten Warehouse-Lösungen (z. B. BigQuery, Snowflake)
• Umfangreicher Hintergrund in Datenmodellierung, Datenkatalogkonzepten, Datenformaten und Datenpipelines/ETL-Design, -Implementierung und -Wartung
• Fähigkeit, in einem erfolgreich zu sein Agile Umgebung, Zusammenarbeit mit Teammitgliedern, um komplexe Probleme transparent zu lösen
• Beherrscht die AWS/GCP-Cloud-Dienste, einschließlich: GCS/S3, EMR/Dataproc, MWAA/Composer
• Erfahrung in Ökosysteme, die Verbesserungen erfordern, und das Bestreben, Best Practices als langfristigen Prozess zu implementieren
• Erfahrung mit der Datenmigration von Data Warehouse-Lösungen (z. B. BigQuery, Snowflake) zu kostengünstigen Alternativen ist von Vorteil
• Vertrautheit mit Starburst ist von Vorteil
• Erfahrung mit Infrastructure-as-Code-Praktiken, insbesondere Terraform ist von Vorteil

Scheint große Erwartungen zu haben, oder? Mach dir keine Sorge! Sie müssen nicht alle Anforderungen erfüllen. Am wichtigsten sind Ihre Leidenschaft und Ihre Bereitschaft, sich weiterzuentwickeln. Bewerben Sie sich und finden Sie es heraus!

Wir sind #VLteam – Technikbegeisterte, die ständig nach Wachstum streben. Das Team ist unser Fundament, deshalb liegt uns die freundliche Atmosphäre am meisten am Herzenviele Möglichkeiten zur persönlichen Weiterentwicklung und gute Arbeitsbedingungen. Vertrauen und Autonomie sind zwei wesentliche Eigenschaften, die unsere Leistung bestimmen. Wir glauben einfach an die Idee, „Ergebnisse zu messen, nicht Stunden“. Machen Sie mit und überzeugen Sie sich selbst!

Projektumfang

Unser Kunde ist ein an der NASDAQ notiertes Unternehmen, das eine Reihe von Lösungen zur Unterstützung von Go-To- anbietet. Marktstrategien (GTM). Sie bieten eine umfassende B2B-Datenbankplattform, die es Vertriebs- und Marketingfachleuten ermöglicht, qualifizierte Interessenten effektiv zu identifizieren, mit ihnen in Kontakt zu treten und sie anzusprechen.
Die Kernaufgabe unseres Kunden besteht darin, jedem Unternehmen eine vollständige 360-Grad-Sicht auf seinen idealen Kunden zu bieten, jede Phase seiner GTM-Strategie zu verbessern und seinen Erfolg bei der Erreichung seiner Geschäftsziele zu steigern.

Tech-Stack

Python, Airflow, Big Query, Snowflake, AWS, GCP, Atlan, GitHub, Terraform, Jenkins, Tableau, Starburst, Trino, Apache Iceberg, Databricks

Herausforderungen

– Bereitstellung von Geschäftswert durch die Erstellung robuster Überwachungssysteme, die die Produktverbesserung vorantreiben
– Prüfung von Geschäftsprodukten auf Schwachstellen Analyse und KPI-Verifizierung zur Verbesserung der Leistung
- Entwicklung zuverlässiger Apache Airflow-Pipelines zur Unterstützung metrikgesteuerter Lösungen
- Aufbau eines intuitiven Metrikdatenkatalogs, der für alle Beteiligten zugänglich ist
- Optimierung der Data-Warehouse-Architektur für Kosten- effektive, skalierbare Lösungen

Team

Dieses Team besteht aus drei Data Engineers von VirtusLab und fünf Data Engineers von der Kundenseite. Zum Team gehören außerdem ein Manager und ein Product Owner.