Datasite
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1.001 – 5.000 Mitarbeitende
Sponsor für H1B-VisumBeratungLogistikRecht
Datasite entwickelt sichere Software für die Verwaltung komplexer Finanztransaktionen, darunter Fusionen und Übernahmen, Restrukturierungen und Kapitalbeschaffung. Die Datenraum- und Transaktionsmanagement-Plattform des Unternehmens unterstützt Buy-Side- und Sell-Side-Teams dabei, die Due-Diligence-Prüfung zu organisieren, Transaktionsaktivitäten zu koordinieren und während des gesamten Transaktionszyklus sicher zusammenzuarbeiten. Datasite richtet sich an Investmentbanken, Unternehmensentwicklungsabteilungen, Private-Equity-Firmen und Anwaltskanzleien und kombiniert Datenraumtechnologie mit Funktionen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um Produktivität, Sicherheit und die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben bei internationalen Transaktionen zu unterstützen.

Engineering Manager, Unternehmensdaten

Leite Engineering und People Management für eine proprietäre Plattform für Unternehmensdaten. Treibe Datenqualität, KI-gestützte Automatisierung und skalierbare Systeme für M&A-Workflows voran.

Beschreibung

  • Verantworte einen Datenproduktbereich sowie die technische Umsetzung und das People Management
  • Steuere die Bereitstellung von Daten und Produkten in Bezug auf Abdeckung, Aktualität, Qualität, Performance und kommerzielle Ergebnisse
  • Unterstütze Engineers bei Karriereentwicklung, Wachstumsplanung und Beförderungsprozessen
  • Etabliere Teampraktiken für Planung, Umsetzung, Qualitätssicherung, Datenvalidierung und operative Exzellenz
  • Vertrete den Engineering-Bereich in der funktionsübergreifenden Planung mit Product, Data, AI, Design, Data Operations und kundennahen Teams
  • Verwalte technische Altlasten der Plattform, Schemaänderungen, die Zuverlässigkeit von Pipelines und operative Risiken
  • Überführe Produkt-, Daten- und Technologiestrategie in Umsetzungspläne, konkrete Aufgaben und messbare Ergebnisse
  • Gestalte die Architektur, beseitige Blockaden im Team und wirke an wirkungsstarken Dateninitiativen mit
  • Baue eine Plattform für Unternehmensdaten auf und skaliere sie über Datenaufnahme, Anreicherung, Normalisierung, Entity Resolution, Qualitätskontrollen und Bereitstellungsschichten hinweg
  • Verbessere Aktualität, Abdeckung und Genauigkeit von Unternehmensprofilen, Finanzdaten, Transaktionen, Eigentumsverhältnissen, Firmografien und Marktinformationen
  • Automatisiere Daten-Workflows und verwandle uneinheitliche Quellen in zuverlässige Produkterlebnisse
  • Schaffe Plattformfunktionen, die Daten in Workflows für M&A-Business-Development besser durchsuchbar, nutzbar und belastbar machen
  • Verbessere Beobachtbarkeit, Evaluierung und Incident Response in allen Datensystemen

Anforderungen

  • Erfahrung in der Führung von Engineering-Teams, die datenintensive Produkte, proprietäre Datensätze oder groß angelegte Datenplattformen entwickeln
  • Fundierte praktische Kenntnisse in Python, SQL und Backend-Services in datenintensiven Umgebungen
  • Fähigkeit, technische Orientierung für Full-Stack- und API-Arbeiten zu geben, wenn Datenfunktionen das Produkt erreichen
  • Erfahrung im Entwurf und Betrieb von ETL- oder ELT-Pipelines, Datenqualitätssystemen sowie warteschlangenbasierten, ereignisgesteuerten oder asynchronen Workflows
  • Gutes Verständnis von Datenmodellierung, Entity Resolution, Schema-Evolution, Zuverlässigkeit, Beobachtbarkeit, Architekturmuster sowie technischen Abwägungen
  • Erfahrung mit KI-gestützten und agentischen Coding-Workflows
  • Fähigkeit, Abnahmekriterien, Evaluierungen, Tests, Metriken sowie Praktiken für Code- oder Design-Reviews zu etablieren
  • Fähigkeit, technische und datenbezogene Investitionen mit Kundenwert, Produktstrategie und kommerziellen Ergebnissen zu verknüpfen
  • Kenntnisse in Databricks, Spark, verteilter Verarbeitung, Kafka, Pulsar, Elasticsearch oder OpenSearch, Graphdatenbanken, Suchinfrastruktur, LLM-gestützten Daten-Workflows, Entity Resolution, Deduplizierung, Taxonomie- oder Ontologie-Design, Wissensgraph-Datenmodellen, cloudnativen Architekturen und skalierbaren Backend-Services sind von Vorteil
  • Nachweisliches Urteilsvermögen, Verantwortungsbewusstsein und kooperativer Arbeitsstil
  • Fähigkeit, teamübergreifende Abhängigkeiten vorauszusehen, technische und datenbezogene Risiken abzuwägen, Kapazitäten zu prognostizieren, den Umfang zu verhandeln, quartalsübergreifend zu planen, mit technischen und nichttechnischen Stakeholdern zu kommunizieren, die Architekturentwicklung zu begleiten sowie Prozesse und Feedbackschleifen zur Datenqualität zu verbessern

Zusatzleistungen

  • Kranken-, Zahn- und Augenversicherung
  • Altersvorsorgeplan
  • Bezahlte Freistellung
  • Gegebenenfalls mögliche Berechtigung für Boni, Provisionen oder Überstundenvergütung

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