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Trimble Inc.
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BeratungFertigungLogistik
Trimble Inc. ist ein Technologieunternehmen, das Software, Hardware und datenbasierte Lösungen für das Bauwesen, den Transport, die Geodäsie und die Rohstoffwirtschaft entwickelt. Die Lösungen verbinden präzise Hardware mit Echtzeitdaten und vernetzten Arbeitsabläufen, damit Fachleute Projekte koordinieren, komplexe Abläufe steuern und die Effizienz in mobilen und stationären Arbeitsumgebungen verbessern können. Trimble unterstützt Organisationen und Spezialisten in Branchen, in denen genaue Informationen, Zusammenarbeit und Transparenz über betriebliche Abläufe entscheidend sind.
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Datenproduktentwickler:in, Daten & Analytik — Remote in Spanien

Entwickle verwaltete Datenprodukte, semantische Ebenen und KI-gestützte Workflows bei Trimble. Unterstütze die Transport- und Logistiktechnologie durch resilientes Analytics Engineering.

ESSpanienGBVereinigtes KönigreichRemoteVollzeitMittlere StufeSeniorErforderliche Sprache: EnglischDatenanalyst
AirflowBigQueryCloudGoogle Cloud PlatformPythonSQL

Beschreibung

  • Entwickle und verbessere zuverlässige Datenpipelines, analytische Modelle und wiederverwendbare Datenprodukte für BI, interne Anwendungen und KI-Nutzer.
  • Lege Standards für Architektur, Modellierung, Orchestrierung, Tests, Datenverträge, Dokumentation, Verantwortlichkeiten, Zugriffskontrolle und Lebenszyklusmanagement fest.
  • Entwickle und betreibe eine verwaltete semantische Ebene, die Metriken und Geschäftskonzepte konsistent hält.
  • Stärke Datenqualität, Beobachtbarkeit, Monitoring, Alarmierung, Störungsreaktion, Performance, CI/CD und Kostenkontrolle.
  • Treibe KI-gestützte Entwicklungspraktiken für Coding-Agenten voran und bewerte deren generierte Entwürfe, Code, Tests und Dokumentation.
  • Dokumentiere Architekturentscheidungen, Abhängigkeiten, Betriebswissen und Geschäftskontext für Kolleg:innen und KI-Agenten.
  • Entwickle interne Anwendungen, APIs, Automatisierungen und verwaltete Agentenschnittstellen wie MCP-Server – vom Entwurf bis zum Betrieb.
  • Vereinfache die Bereitstellung von Dashboards, Authentifizierung, Autorisierung, Zugriffsverwaltung, Onboarding und Self-Service-Workflows.
  • Untersuche die Bedürfnisse interner Kund:innen und überführe die Erkenntnisse in Prioritäten für Produkt- und Service-Roadmaps.
  • Hilf Nutzer:innen, Datenprodukte und semantische Modelle zu finden und zu nutzen, indem du Definitionen, Verantwortlichkeiten, Aktualität, Qualität, Einschränkungen und erforderliche Validierungen erklärst.
  • Etabliere Daten- und Serviceverträge mit abhängigen Teams.
  • Unterstütze Kolleg:innen durch Pairing, technisches Coaching sowie Code- und Design-Reviews.
  • För你ere die Einführung von Standards für Modellierung, Tests, Code-Reviews, Bereitstellung, Beobachtbarkeit, Dokumentation und Governance.
  • Bewerte Fortschritte bei Daten-, Softwareentwicklungs- und KI-Tools und hilf dabei, Praktiken einzuführen, die Ergebnisse verbessern.

Anforderungen

  • Mindestens fünf Jahre Erfahrung in Datenengineering, Analytics Engineering, Softwareentwicklung oder einem verwandten Bereich.
  • Fortgeschrittene Kenntnisse in Data und Analytics Engineering, einschließlich Datenmodellierung, ELT-Design, Pipeline-Performance, Zuverlässigkeit und Wartbarkeit.
  • Fundierte praktische Erfahrung mit SQL, Python, Datenmodellierung, ELT, dbt, Orchestrierung und Cloud-Datendiensten.
  • Erfahrung mit GCP, BigQuery, dbt und Airflow ist bevorzugt.
  • Ausgeprägte DevOps-Kompetenzen in Git, Code-Reviews, automatisierten Tests, CI/CD, Infrastructure as Code, Umgebungsmanagement und Beobachtbarkeit.
  • Praktische Erfahrung beim Entwerfen von Workflows für KI-Coding-Agenten und bei der Validierung ihrer generierten Entwürfe, ihres Codes, ihrer Tests und ihrer Dokumentation.
  • Erfahrung in der Entwicklung und im Betrieb produktiver APIs, MCP-Server und Endpunkte.
  • Fähigkeit, technische Entscheidungen und Abwägungen sowohl technischen als auch nichttechnischen Stakeholdern zu erklären.
  • Erfahrung mit BI- und Analytics-Governance, Metrikkonsistenz, semantischer Modellierung, Zugriffskontrolle, Datenqualität, Auffindbarkeit, Lebenszyklusmanagement und Kostenmanagement.
  • Erfahrung mit der Implementierung semantischer Ebenen, Metric Stores, Datenkatalogen oder verwalteten analytischen Schnittstellen.
  • Erfahrung in der Entwicklung interner Anwendungen mit Authentifizierung und rollenbasierter Zugriffskontrolle.

Zusatzleistungen

  • Eine werteorientierte Kultur rund um Zugehörigkeit, Wachstum und Innovation.
  • Ein kollaboratives und unterstützendes Teamumfeld.
  • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung und zur Mitgestaltung gemeinsamen Wachstums.
  • Ein unternehmerisches Arbeitsumfeld, das Eigenverantwortung und Initiative fördert.
  • Sinnstiftende Arbeit mit greifbarer Wirkung in der realen Welt.
  • Unterstützung bei angemessenen Vorkehrungen während des Bewerbungsprozesses.

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