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5.001 – 10.000 Mitarbeitende
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Valtech ist eine globale Digitalagentur, die Unternehmen dabei unterstützt, ihre Kundenerlebnisse zu verbessern und ihr digitales Geschäft weiterzuentwickeln. Die Arbeit verbindet Technologie, Marketing, Daten und KI, um Commerce-Initiativen, die digitale Transformation von Unternehmen und eine bessere Marketingleistung zu fördern. Mit Teams und Niederlassungen auf der ganzen Welt arbeitet Valtech mit Unternehmen an digitaler Strategie, innovativen Erlebnissen und dem praktischen Einsatz von Daten, um eine effektivere digitale Zukunft zu gestalten.

Senior Data Engineer Remote in Nordmazedonien bei Valtech

Werde als Senior Data Engineer bei Valtech Teil des Teams und entwickle Cloud-Datenplattformen für Analytics, KI, GenAI und Datenprodukte. Der Schwerpunkt liegt auf skalierbaren Pipelines, Lakehouse-Architektur, Governance und zuverlässiger Datenbereitstellung.

Beschreibung

  • Cloud-Datenplattformen für Analytics, KI und Datenprodukte entwickeln und optimieren
  • Zuverlässige Batch-, Streaming- und nahezu Echtzeit-Pipelines mit Tools wie Spark und Delta Lake entwickeln
  • Workflows für die Aufnahme, Transformation und Kuratierung strukturierter und unstrukturierter Daten erstellen
  • Lakehouse-Architekturen und Medallion-Schichten mit Databricks oder Fabric implementieren
  • Kuratierte Datensätze für Analytics, maschinelles Lernen, kausale Modellierung und Optimierung bereitstellen
  • GenAI-Datenflüsse mit LLMs, RAG, Vektorsuche und Agenten entwickeln
  • Skalierbare logische und physische Datenmodelle entwerfen
  • Workflows mit Airflow, dbt, Databricks Workflows, Azure Data Factory oder vergleichbaren Tools orchestrieren
  • Praktiken für Data Governance, Datenherkunft, Datenqualität, Zugriffskontrolle und Sicherheit anwenden
  • Monitoring für Datenaktualität, Pipeline-Zuverlässigkeit und SLA-Leistung etablieren
  • Datenbereitstellungsschichten wie APIs, Feature-Eingaben und analytische Endpunkte unterstützen
  • Pipelines und Infrastruktur im Hinblick auf Leistung, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz optimieren
  • Geschäftliche Anforderungen mit Stakeholdern klären und präzisieren
  • Mit Data Scientists, ML Engineers, Analysten, Plattformteams und geschäftlichen Stakeholdern zusammenarbeiten
  • Die Einführung von Datenprodukten unterstützen und Praktiken im Daten- und KI-Ökosystem weiterentwickeln

Anforderungen

  • Erfahrung im Data Engineering auf Senior-Level
  • Praktische Erfahrung mit Apache Spark und Delta Lake
  • Sehr gute Kenntnisse in Python und SQL
  • Nachgewiesene Erfahrung im Aufbau von Batch- und Streaming-Datenpipelines
  • Erfahrung in der Bereitstellung produktionsreifer Datenplattformen
  • Fundierte Kenntnisse in Datenmodellierung, Datenqualität und Governance-Prinzipien
  • Praktische Erfahrung mit AWS-Datendiensten und Databricks Lakehouse oder mit Microsoft-Azure-/Fabric-Diensten und -Tools
  • Tiefgehende Expertise in mindestens einem AWS- oder Azure-/Fabric-Plattformbereich
  • Erfahrung mit Lakehouse-Architekturen und verteilten Datensystemen
  • Ausgeprägtes Verständnis für Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Leistung von Pipelines
  • Ausgeprägte Problemlösungskompetenz und eine kooperative Arbeitsweise in funktionsübergreifenden Teams
  • Kenntnisse in Snowflake oder GCP sind hilfreich, aber nicht erforderlich
  • Erfahrung in agilen oder beratenden Umgebungen ist von Vorteil
  • Zusätzliche Pluspunkte sind Erfahrung mit AWS und Azure/Fabric, GenAI- und KI-Datensystemen, CI/CD für Datenpipelines, Terraform oder CloudFormation, Kafka, Spark-Optimierung, fortgeschrittener Analytics, ML-Workloads, Datenprodukten oder groß angelegten Analytics-Plattformen
  • Es wird kein Bildungsabschluss genannt

Zusatzleistungen

  • Private Krankenversicherung
  • Schulungen und Zertifizierungen durch ein Bildungsprogramm
  • Wellbeing-Programm
  • Kostenloser Kaffee, Getränke und Snacks am Arbeitsplatz
  • Firmenessen
  • Firmenaktivitäten wie Skiausflüge, Kartfahren, Lasertag, Weinverkostungen, Picknicks und Kochkurse
  • Wettbewerbsfähiges Gehalt
  • 24 Urlaubstage
  • Jährliche Veranstaltungen für das gesamte Team
  • Anspruchsvolle Projekte
  • Inklusive Kultur mit Unterstützung für die berufliche Weiterentwicklung
  • Offene Feedbackkultur
  • Angemessene Unterstützung im Bewerbungsgespräch

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