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Quandri
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51 – 200 Mitarbeitende
FintechKünstliche IntelligenzVersicherungen
Quandri ist ein Technologieunternehmen, das mit seiner Renewal Intelligence Platform den Versicherungsvermittlungssektor unterstützt. Die für Maklerunternehmen im Privatkundengeschäft entwickelte Plattform nutzt künstliche Intelligenz, um wiederkehrende Aufgaben bei Verlängerungen zu automatisieren, umsetzbare Erkenntnisse über Kunden bereitzustellen und Maklern eine effizientere Verwaltung ihrer Kundenbestände zu ermöglichen. Quandri konzentriert sich darauf, Abläufe bei Vertragsverlängerungen zu verbessern, die Kundenbindung zu unterstützen und Vermittlungsteams einen besseren Überblick über die Daten hinter ihren Geschäftsprozessen zu geben. Das Unternehmen arbeitet mit großen kanadischen Versicherungsmaklern zusammen und verbindet Versicherungsexpertise mit KI-gestützter Softwareentwicklung.
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Stellen im Unternehmen

Senior Data Engineer bei Quandri (Vancouver Hybrid)

Leite Quandrıs Databricks-Data-Lake, Produktionspipelines und KI-Dateninfrastruktur. Baue die Systeme, die Quandrıs KI-Plattform für Versicherungsagenturen und Maklerunternehmen antreiben.

CAKanada
140.000 $ – 170.000 $ / Jahr
HybridVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischDateningenieur
AirflowApacheAWSAzureCloudDynamoDBGoogle Cloud PlatformPostgresPythonSQLTableau

Beschreibung

  • Verantworte den gesamten Lebenszyklus des Databricks Data Lake, einschließlich dbt-Modellen, Medallion-Schichten, inkrementeller Verarbeitung, Backfills, Partitionierung, Aktualität und Qualitätsüberwachung.
  • Implementiere CDC- und Streaming-Datenaufnahme aus HubSpot, Langfuse, Postgres und DynamoDB mit zuverlässiger Idempotenz und Deduplizierung.
  • Verantworte Datendienste, Schema- und Migrationsplanung, versionierte APIs, Datenherkunft, Prüfpfade, Tests und Observability.
  • Entwickle Grundlagen für KI-Daten, darunter Embedding-Pipelines, Vektorspeicher, Wissensdatenbanken für Retrieval, Feature Stores und LLM-Observability.
  • Baue Cloud-Datenbanken in Zusammenarbeit mit dem Infrastrukturteam auf und pflege sie.
  • Verbessere den Datenabruf sowie die Leistung und Benutzerfreundlichkeit von Analyse-Dashboards.
  • Pflege Richtlinien für Datenmanagement und Datensicherheit.
  • Arbeite mit Software-, KI/ML- und Dateningenieurinnen und -ingenieuren, Datenwissenschaftlerinnen und -wissenschaftlern, Produktteams und Geschäftsbereichen zusammen, um technische Anforderungen abzustimmen.
  • Erkläre technischen Stakeholdern ohne technischen Hintergrund komplexe Sachverhalte verständlich.
  • Coache Ingenieurinnen und Ingenieure in soliden Praktiken der Datenentwicklung.

Anforderungen

  • Du bringst 4–6 Jahre Berufserfahrung im Bereich Data Engineering mit.
  • Du hast nachweislich Datenbanken, Datenpipelines und Backend-Systeme entwickelt und gepflegt, mit Schwerpunkt auf effizientem Datenmanagement und integrierten Systemkomponenten.
  • Du arbeitest sicher mit Python, bevorzugt, und SQL.
  • Du hast mandantenfähige Datensysteme mit strengen Anforderungen an die Isolation entwickelt und Erfahrung im Umgang mit personenbezogenen Daten oder anderen regulierten Informationen.
  • Du verstehst Datenmodellierung, einschließlich Medallion-Architektur, Star-Schemas oder Snowflake-Schemas.
  • Du hast praktische Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder GCP.
  • Du hast dbt, Databricks Workflows, Apache Airflow, Prefect, Dagster oder vergleichbare Tools, Change-Data-Capture-Systeme oder AWS Step Functions eingesetzt.
  • Du nutzt Datenvisualisierungsplattformen wie Databricks-SQL-Dashboards, Tableau oder vergleichbare Power-BI-Funktionen.
  • Du hast Erfahrung in der Entwicklung oder Unterstützung von KI-Produkten.
  • Du verstehst und praktizierst Data Governance.
  • Du hast einen Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik, Data Engineering, Computer Engineering oder einem verwandten technischen Fachgebiet oder gleichwertige Erfahrung; dies ist ein Pluspunkt.

Zusatzleistungen

  • Du erhältst Mitarbeiteraktienoptionen, die bei der Einstellung anhand des Erfahrungsniveaus festgelegt werden und dem üblichen Vesting-Zeitplan unterliegen.
  • Du erhältst Mitarbeiteraktienoptionen auf Grundlage deines Erfahrungsniveaus.
  • Du erhältst Zugang zu einer umfassenden Krankenversicherung einschließlich eines Lifestyle Spending Accounts in Höhe von 500 $.
  • Du erhältst jedes Jahr vier Wochen bezahlten Urlaub.
  • Du kannst jährlich bis zu 60 Kalendertage von jedem Ort der Welt aus arbeiten.
  • Du erhältst Aufstockungen der Elternzeit: sechs Monate für gebärende Elternteile und acht Wochen für nicht gebärende Elternteile, bei Gehältern bis zu 100.000 $ jährlich.

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