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JumpCloud entwickelt eine einheitliche Plattform für Identitäts-, Geräte- und Zugriffsmanagement für Unternehmen mit dezentralen IT-Umgebungen. Die SaaS-Produkte verbinden Cloud-Verzeichnisdienste, plattformübergreifendes Gerätemanagement, die Modernisierung von Active Directory, Kontrollen für den Identitätslebenszyklus, bedingten Zugriff, passwortlose Authentifizierung, Multifaktor-Authentifizierung und Zero-Trust-Sicherheit. Die Plattform unterstützt außerdem automatisiertes Onboarding und Offboarding, Compliance-Workflows, SaaS-Management und Integrationen mit HR-Systemen. So können Unternehmen Benutzer und Geräte über verschiedene Betriebssysteme hinweg verwalten und gleichzeitig die betriebliche Komplexität reduzieren.
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Stellen im Unternehmen

Senior Manager Data Engineering – Remote in Indien

Leite JumpClouds Data-Engineering- und Machine-Learning-Teams in Indien und entwickle produktive ML-Systeme, skalierbare Datenpipelines und starke Engineering-Praktiken. Arbeite bereichsübergreifend zusammen, um zuverlässige Berichte und messbare Ergebnisse aus Identitäts-, Geräte- und Telemetriedaten zu liefern.

INIndienRemoteVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischDateningenieur
C++GoJavaPythonPyTorchScikit-LearnSparkSQLTensorFlow

Beschreibung

  • Leite das EDA-, ESE- und Machine-Learning-Entwicklungsteam in Indien
  • Führe die diesem Verantwortungsbereich unterstellten Engineering-Teams und unterstütze sie
  • Entwirf durchgängige Datenpipelines einschließlich der Fivetran-Datenaufnahme und der dbt-Transformation von Salesforce- und NetSuite-Daten in Snowflake oder Databricks
  • Arbeite mit Finance, Sales und Operations zusammen, um einheitliche Reporting-Modelle für Pipeline-Gesundheit, ARR, Abrechnungen, Churn und Customer Lifetime Value zu erstellen
  • Wende Standards für Analytics Engineering durch Versionskontrolle, automatisierte dbt-Tests und modulare Datenmodelle an
  • Berate Führungskräfte auf C-Level und präsentiere Finanz- und Betriebskennzahlen auf Grundlage geprüfter Datenmodelle
  • Arbeite mit Staff und Principal Engineers an Feature-Entwicklung, Architektur, Engineering-Standards und Produktqualität
  • Gestalte Engineering-Praktiken, Produktstrategie und Umsetzung
  • Arbeite mit der Engineering-Leitung und anderen Teams zusammen, um die Engineering-Organisation zu stärken und zu inspirieren
  • Gib technische Richtung und Aufsicht für Teamaktivitäten vor
  • Stelle ein wachsendes und vielfältiges Team ein, führe neue Mitarbeitende ein, betreue und entwickle sie weiter
  • Leite ML Engineers und Data Scientists bei der Bereitstellung produktiver Modelle
  • Definiere Standards für Feature Engineering, Training, Evaluierung, Bereitstellung und Feedbackschleifen von Modellen
  • Arbeite mit Produkt-, Plattform- und Sicherheitsteams zusammen, um Identitäts-, Geräte- und Telemetriesignale in messbare Ergebnisse zu übertragen
  • Etabliere SLAs, Monitoring, Rollback-Verfahren und Bereitschaftsprozesse für die Modellgesundheit

Anforderungen

  • Mindestens 8 Jahre Erfahrung mit angewandtem Machine Learning, darunter mehrere Jahre in der Führung von Mitarbeitenden und in der Arbeit mit produktivem MLOps
  • Erfahrung in der Leitung von Teams mit mindestens 8 Personen, einschließlich Leistungsmanagement und Teambildung
  • Erfahrung mit Salesforce, NetSuite, dbt, Fivetran, Snowflake und Databricks
  • Sehr gute SQL-Kenntnisse
  • Sehr gute Beherrschung von Prinzipien und Praktiken des Software Engineerings
  • Nachgewiesene Erfahrung mit SaaS-Verantwortung und Zuverlässigkeit
  • Praktische Erfahrung mit agilen Entwicklungsteams
  • Fähigkeit zur effektiven Kommunikation mit Engineering Managern sowie technischen und nichttechnischen Stakeholdern
  • Fähigkeit, in einem schnelllebigen, kollaborativen Umfeld erfolgreich zu arbeiten
  • Nachgewiesene kontinuierliche Verbesserung durch Innovation, Umsetzung, Prozessentwicklung und Qualität
  • Erfahrung in der Leitung geografisch verteilter Engineering-Teams in einer Remote-First-Umgebung
  • Vertrautheit mit KI-Coding-Agenten wie Cursor, Claude oder Copilot sowie mit KI-Tools wie Gemini und NotebookLM
  • Erfahrung in der Leitung von ML Engineers und Data Scientists, die Modelle in der Produktion einsetzen
  • Erfahrung mit Feature Engineering, Training, Evaluierung, Bereitstellung und Feedbackschleifen von Modellen
  • Praktische Kenntnisse in Python, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow und groß angelegten Datenplattformen wie Spark oder Snowflake
  • Fähigkeit, mit Produkt-, Plattform- und Sicherheitsteams zusammenzuarbeiten, um Identitäts-, Geräte- und Telemetriesignale in messbare Ergebnisse zu überführen
  • Erfahrung in der Einstellung, Betreuung und Arbeitsplanung für Mitarbeitende auf den Stufen L3–L5, einschließlich SLAs, Monitoring, Rollback sowie Bereitschaftsprozessen für die Modellgesundheit
  • Berufliche Erfahrung in der kommerziellen Softwareentwicklung mit Golang, C++, Python, Java oder anderen Programmiersprachen und Betriebssystemtechnologien ist von Vorteil
  • Eine solide Grundlage in Prinzipien des Softwareentwicklungsdesigns ist von Vorteil
  • Ein ausgeprägtes Verständnis statistischer und maschineller Lernkonzepte, einschließlich überwachtem und unüberwachtem Lernen, Anomalieerkennung, Klassifizierung, Ranking oder Scoring, Modellevaluierung und unausgeglichenen Datensätzen, ist von Vorteil
  • Du musst in Indien ansässig und dort arbeitsberechtigt sein
  • Fließende mündliche und schriftliche Englischkenntnisse sind erforderlich
  • Von Engineers wird erwartet, dass sie an Bereitschaftsschichten teilnehmen

Zusatzleistungen

  • Remote-First-Arbeitsmodell innerhalb Indiens
  • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung
  • Arbeite mit talentierten, unterstützenden Kolleginnen und Kollegen sowie einem erfahrenen Führungsteam zusammen
  • Möglichkeit, Engineering-Praktiken, Produktstrategie und Umsetzung mitzugestalten
  • Beschäftigung im Rahmen der Chancengleichheit

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