Vercel
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Vercel bietet Entwickler-Tools und Cloud-Infrastruktur für die Entwicklung, Bereitstellung und Absicherung von Webanwendungen. Die Plattform verbindet automatisierte Workflows, Vorlagen und Git-Integrationen mit skalierbarer Infrastruktur und globaler Inhaltsauslieferung, damit Teams die Anwendungsleistung verbessern können. Darüber hinaus bietet Vercel Funktionen zur Beobachtbarkeit, datenschutzfreundliche Analysen sowie Sicherheits- und Compliance-Funktionen für Unternehmen.

Leitende:r Finance Data Engineer

Entwickle Vercels Finanzdatenplattform für Abrechnung, Umsatz, Prognosen und Compliance weiter. Führe Systeme mit Kafka, ClickHouse, Tinybird und Snowflake für präzise Finanzberichte.

Beschreibung

  • Finanzdatenplattformen für Umsatzrealisierung, nutzungsbasierte Abrechnung und Berichte in Batch- und Echtzeit-Workloads entwickeln und betreiben.
  • Kafka-Streaming-Pipelines für Live-Nutzungsdaten, Abrechnung, Umsatz und Verbrauchsprognosen erstellen.
  • Mit FP&A, Accounting und RevOps zusammenarbeiten, um Anforderungen an Berichte, Abschluss und Prognosen in technische Konzepte zu übersetzen.
  • Standards für Erfassung, Transformation und Speicherung von Finanzdaten sowie für Auditierbarkeit, Datenherkunft und Integrität festlegen.
  • Datenmodellierung, ETL und Data Warehousing mit ClickHouse, Tinybird und Snowflake verantworten.
  • Durchgängige Finanzdatenlösungen bereitstellen und Engineers fachlich begleiten.
  • Mit Security, Compliance, Legal und Internal Audit zu SOX, SOC 2, regulatorischer Compliance, Monitoring, Warnmeldungen und Incident Response zusammenarbeiten.
  • Architektur, Roadmap-Planung und Build-or-Buy-Entscheidungen für Finanz- und Abrechnungstools steuern.
  • Eine Infrastruktur schaffen, die Rohdaten zur Nutzung in Umsatzdaten umwandelt und Prognosen, Inkrementalitätsanalysen sowie Umsatzmodellierung unterstützt.
  • Datenarchitekturen und Technologien bewerten und eine gestaffelte Roadmap für den Ausbau der Finanzdatenplattform festlegen.
  • An die Senior Director of Data Engineering berichten.

Anforderungen

  • Mindestens 8 Jahre Erfahrung im Data Engineering, Analytics Engineering oder einem verwandten Bereich.
  • Nachweisliche Erfahrung damit, produktive Datenpipelines vom Entwurf bis zum Betrieb zu verantworten.
  • Erfahrung im Entwurf und Betrieb umfangreicher Dateninfrastrukturen in komplexen, dynamischen Umgebungen.
  • Erfahrung mit Kafka und zugehörigen Tools, einschließlich Kafka Streams und Confluent Platform.
  • Erfahrung mit ClickHouse, Tinybird, Snowflake und anderen Big-Data-Frameworks.
  • Erfahrung mit dem Aufbau von Datenpipelines für Finanzberichte, Umsatzrealisierung, Abrechnung oder nutzungsbasierte Preisgestaltung.
  • Kenntnisse von Finanz- oder ERP-Systemen wie NetSuite oder Workday oder von Abrechnungsplattformen sind von Vorteil.
  • Sicherer Umgang mit AWS, Google Cloud Platform oder Azure und deren Big-Data-Diensten.
  • Erfahrung mit Anforderungen an Audits, SOX oder SOC 2.
  • Fundierte Kenntnisse in Data Governance, Sicherheit, Datenherkunft und Datenqualität.
  • Fähigkeit, Anforderungen aus Finanzwesen und Rechnungslegung in technische Architekturen zu übersetzen.
  • Fähigkeit, technische und nichttechnische Stakeholder einzubinden, darunter Führungskräfte aus Finance und Audit.
  • Fähigkeit, Teams zu begleiten, Konsens zu schaffen und gute Engineering-Praktiken zu fördern.
  • Anerkennung in der Branche oder bemerkenswerte Data-Engineering-Arbeit, etwa Veröffentlichungen oder Open-Source-Beiträge, sind von Vorteil.

Zusatzleistungen

  • Wettbewerbsfähiges Vergütungspaket mit Unternehmensanteilen.
  • Umfassendes, inklusives Gesundheitspaket.
  • Mentoring und Möglichkeiten zur Teilnahme an Veranstaltungen, die Netzwerke und Kompetenzen stärken.
  • Flexible Freizeitregelung.
  • Die für die Rolle benötigte Ausstattung.
  • Budget für die Einrichtung eines Homeoffice-Arbeitsplatzes.
  • Je nach Rolle Anspruch auf ein Unternehmensbonus- oder variables Vergütungsprogramm.

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