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Lead Data Engineer
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Überblick
Der Lead Data Engineer leitet das Data Engineering Team und gibt technische Richtung für die Dateninfrastruktur, Pipelines und Systeme vor, die Reporting, Analysen und Datenprodukte im gesamten Unternehmen unterstützen. Diese Rolle kombiniert Mitarbeiterführung, technische Expertise und Geschäftspartnerschaft, um sicherzustellen, dass Datenlösungen zuverlässig, skalierbar und auf die Unternehmensprioritäten abgestimmt sind.
Der Lead Data Engineer bleibt technisch aktiv, während er die Arbeit des Teams leitet und mit Finanz-, Daten- & Analyse- und anderen Führungskräften zusammenarbeitet, um Geschäftsanforderungen in praktische Datenlösungen zu übersetzen.
Verantwortlichkeiten
Teamführung & Lieferung
- Führt, betreut und entwickelt das Data Engineering Team und legt klare Erwartungen für Leistung, Qualität und Eigenverantwortung fest.
- Verwaltet Team-Prioritäten, Arbeitslast und Lieferung in Übereinstimmung mit übergeordneten Geschäftszielen.
- Bietet technische Anleitung und Aufsicht für die Engineering-Arbeit, einschließlich Architektur, Design und Produktionsbereitschaft.
- Dient als Eskalationspunkt für komplexe technische Herausforderungen, Herausforderungen bei der Datenqualität und Lieferherausforderungen.
Data Engineering & Architektur
- Entwirft, baut und wartet skalierbare Datenpipelines, Integrationen, Data Warehouses und unterstützende Infrastrukturen.
- Legt Engineering-Standards für Datenarchitektur, Modellierung, Zuverlässigkeit, Leistung und Wartbarkeit fest und pflegt diese.
- Bleibt technisch aktiv bei der Entwicklung und Behebung komplexer oder geschäftskritischer technischer Probleme.
- Treibt Verbesserungen bei Automatisierung, Werkzeugen, Überwachung und Engineering-Praktiken voran, die die Datenumgebung stärken.
Strategie & Geschäftspartnerschaft
- Legt die technische Ausrichtung und Prioritäten für Data Engineering in Übereinstimmung mit den Unternehmenszielen fest.
- Arbeitet mit Finanz- und anderen geschäftlichen sowie technischen Stakeholdern zusammen, um Datenanforderungen in effektive Lösungen zu übersetzen.
- Bewertet Technologien, Prozesse und Architekturen, die die Fähigkeit des Unternehmens verbessern, Daten zu nutzen und zu skalieren.
- Kommuniziert technische Strategien, Risiken, Empfehlungen und Infrastrukturbedarfe an technische und geschäftliche Führungskräfte.
Zusätzliche Erwartungen
- Demonstriert und fördert die Impact Behaviors des Unternehmens bei allen Interaktionen und Entscheidungen.
- Design
- Ownership
- First Team
- Performance
- Pflegt einen professionellen, kollaborativen und kundenorientierten Ansatz bei der Unterstützung von Team- und Unternehmenszielen.
- Erfüllt andere Aufgaben, Verantwortlichkeiten und Sonderprojekte nach Bedarf, um Geschäftsanforderungen zu erfüllen.
Qualifikationen
Erforderlich
- 7+ Jahre einschlägige Erfahrung im Data Engineering, davon 2+ Jahre in der Leitung, Aufsicht oder technischen Führung von anderen.
- Bachelor-Abschluss in Informatik, Data Engineering, einem verwandten Fachgebiet, gleichwertige technische Ausbildung oder gleichwertige Berufserfahrung.
- Umfangreiche Erfahrung im Design, Aufbau und der Wartung von Datenpipelines, ETL/ELT-Prozessen, Data Warehouses und zugehöriger Infrastruktur.
- Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse und fundierte Programmiererfahrung in Python, Java, Scala oder einer vergleichbaren Sprache.
- Starkes Verständnis von Datenarchitektur, Modellierung, Skalierbarkeit, Leistung, Zuverlässigkeit und Praktiken zur Datenqualität.
- Erfahrung mit modernen Cloud-Datenplattformen, Orchestrierungs-Frameworks und Datenverarbeitungstechnologien.
- Nachgewiesene Fähigkeit, technisch aktiv zu bleiben und gleichzeitig ein Team zu leiten und zu entwickeln.
- Starkes Geschäftsverständnis mit der Fähigkeit, Geschäftsanforderungen in praktische technische Lösungen zu übersetzen.
- Starke Kommunikations- und Stakeholder-Management-Fähigkeiten gegenüber technischen und nicht-technischen Zielgruppen.
Bevorzugt
- Erfahrung mit AWS, Azure oder Google Cloud Platform.
- Erfahrung mit Orchestrierungs- und Transformationstools wie Airflow, dbt oder ähnlichen Technologien.
- Erfahrung mit verteilten oder Streaming-Datentechnologien wie Kafka oder Spark.
- Erfahrung mit Infrastructure-as-Code und CI/CD-Praktiken für Datenumgebungen.
- Erfahrung im Aufbau, der Skalierung oder der Reifung einer Data Engineering-Funktion.
Wichtige Leistungskennzahlen
- Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit kritischer Datenpipelines und Infrastrukturen.
- Pünktlichkeit und Qualität der Data Engineering-Lieferungen.
- Datenqualität und Reduzierung wiederkehrender Produktionsprobleme.
- Fortschritt bei der Data Engineering-Roadmap und den Prioritäten.
- Teamleistung, Entwicklung und Effektivität der Lieferung.
- Effektivität von Datenlösungen zur Unterstützung von Geschäfts- und Stakeholder-Anforderungen.
Arbeitsumgebung
Die hier beschriebenen physischen Anforderungen sind repräsentativ für diejenigen, die eine Person erfüllen muss, um die wesentlichen Aufgaben dieser Stelle erfolgreich auszuführen. Angemessene Vorkehrungen können getroffen werden, um Einzelpersonen mit Behinderungen die Ausführung der wesentlichen Aufgaben zu ermöglichen.
- Bei der Ausübung der wesentlichen Aufgaben dieser Stelle ist die Person regelmäßig verpflichtet zu sprechen und zu hören
- Bei der Ausübung der wesentlichen Aufgaben dieser Stelle ist die Person regelmäßig verpflichtet, die Hände für Tastaturarbeit, grobe und feine Manipulationen zu benutzen
- Arbeitet über längere Zeiträume an einem Schreibtisch und vor einem Computerbildschirm
- Arbeitet in einer traditionellen, klimatisierten Büroumgebung oder von zu Hause aus
- Arbeitet in einer hochgradig stressigen Umgebung mit einer Vielzahl von Herausforderungen, Fristen und einer vielfältigen Belegschaft
Haftungsausschluss
Diese Stellenbeschreibung ist nur eine Zusammenfassung der typischen Funktionen der Position. Sie ist nicht als erschöpfende oder umfassende Liste aller Aufgaben, Tätigkeiten oder Pflichten gedacht. Zusätzliche Aufgaben und Tätigkeiten können im Rahmen der Stellenfunktion zugewiesen werden. Liquid Web Inc. behält sich das Recht vor, diese Stellenbeschreibung so zu modifizieren, zu interpretieren oder anzuwenden, wie es den organisatorischen Bedürfnissen am besten entspricht. Die Stellenbeschreibung begründet in keiner Weise einen Arbeitsvertrag und impliziert auch keinen. Der Arbeitsvertrag bleibt „at will“.
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