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Spotify ist ein globales Audio-Streaming-Unternehmen, das Zugang zu einem umfangreichen Katalog an Musik und Podcasts bietet. Die Teams verbinden Softwareentwicklung, Datenwissenschaft und Kundenpartnerschaften, um personalisierte Hörerlebnisse zu entwickeln und die Art und Weise zu verbessern, wie Menschen Audioinhalte entdecken und genießen. Für Jobsuchende erstreckt sich der Einstellungskontext bei Spotify über diese Fachbereiche und legt Wert auf Vielfalt, Gerechtigkeit, Inklusion, Zugehörigkeit sowie auf Arbeit, die zu einer größeren sozialen und ökologischen Wirkung beiträgt.
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Backend Engineer, Datenplattform bei Spotify

Entwickle Spotifys Apache-Iceberg-Lakehouse-Plattform und betreibe BigQuery im großen Maßstab. Unterstütze eine zuverlässige Dateninfrastruktur in London oder Stockholm in einer hybriden Rolle.

SESchwedenHybridVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischDateningenieur
ApacheBigQueryCloudGoogle Cloud PlatformJavaKubernetesScalaSpark

Beschreibung

  • Baue die Grundlagen des Lakehouse, damit Daten-Workflows Iceberg-Tabellen direkt lesen und schreiben können
  • Unterstütze die Migration von Spotify-Datenpipelines durch Tools, Standards und praktische Anleitung
  • Verwalte BigQuery-Reservierungen und -Kapazitäten im Maßstab von Spotify
  • Erstelle BigQuery-Monitoring und erkenne Anti-Patterns
  • Entwickle Plattform-Tools wie den BigQuery-MCP-Server
  • Beteilige dich am wöchentlichen Support und an gemeinsamen Bereitschaftsdiensten
  • Untersuche Produktionsprobleme in Speicherformaten, Katalog-APIs, Kubernetes-Reconciliation, GCP-IAM und den Interna von BigQuery
  • Automatisiere wiederkehrende Betriebsaufgaben
  • Hilf dabei, die Lakehouse-Plattform nach ihrem MVP zu einem produktionsreifen System weiterzuentwickeln

Anforderungen

  • Nachweisliche Erfahrung im Aufbau und Betrieb von produktiven Backend-Services mit Java oder Scala
  • Praktische Kenntnisse in GCP und Kubernetes
  • Fähigkeit, die Ausgabe von kubectl zu interpretieren und IAM-Berechtigungen sowie Kontingente zu beurteilen
  • Erfahrung mit Custom Resource Definitions und Kubernetes-Operatoren
  • Erfahrung mit Apache Iceberg, JVM-basierten Verarbeitungsframeworks wie Spark, Beam oder Flink oder Cloud-Data-Warehouses wie BigQuery, Snowflake oder Databricks
  • Systemisches Denken und die Fähigkeit, Probleme über mehrere Ebenen des Stacks hinweg nachzuverfolgen
  • Verantwortungsbewusstsein für den Betrieb von Produktionssystemen und die Aufrechterhaltung der Zuverlässigkeit im großen Maßstab
  • Sehr gute schriftliche Kommunikation und Freude an asynchroner Zusammenarbeit über US-amerikanische und europäische Zeitzonen hinweg
  • Verantwortung für die Qualität des gelieferten Codes, einschließlich mit KI-Unterstützung erstellten Codes

Zusatzleistungen

  • Flexible Arbeitsmodelle, einschließlich der Möglichkeit, von zu Hause aus zu arbeiten
  • Angemessene Vorkehrungen während des gesamten Bewerbungsprozesses
  • Ein barrierearmer Bewerbungsprozess
  • Unbefristete Beschäftigung

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