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Benevity
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501 – 1.000 Mitarbeitende
B2BSaaSSoziale Wirkung
Benevity ist ein Enterprise-SaaS-Unternehmen mit Schwerpunkt auf sozialer Wirkung. Die Benevity Enterprise Impact Platform unterstützt große Organisationen dabei, Spenden von Mitarbeitenden, Spendenverdopplungen, Gehaltsspenden, Freiwilligenarbeit, Förderprogramme, Mitarbeitendengruppen, Challenges und Wirkungsberichte in einem System zu verwalten. Die Plattform ermöglicht außerdem weltweite Auszahlungen, die Prüfung gemeinnütziger Organisationen sowie Compliance- und Risikokontrollen. KI-gestützte Automatisierung soll die Verwaltung und Messung dieser Programme vereinfachen. Für Fachkräfte, die sich für B2B-Software, SaaS oder Technologien mit gesellschaftlicher Wirkung interessieren, bietet Benevity die Möglichkeit, an Produkten zu arbeiten, die Programme am Arbeitsplatz mit gemeinnützigen Organisationen und messbaren Ergebnissen für Gemeinschaften verbinden.
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Stellen im Unternehmen

Senior Staff Data Platform Engineer, Hybrid in Kanada

Leite Benevitys AWS-Lakehouse, Datenpipelines und governance-konforme Datenprodukte als Senior Staff Data Platform Engineer. Entwickle skalierbare Technologien, die Unternehmen und Mitarbeitende dabei unterstützen, gesellschaftliches Engagement zu fördern.

CAKanadaHybridVollzeitSeniorErforderliche Sprache: EnglischDateningenieur
AirflowApacheAWSAzureBigQueryCloudGoogle Cloud PlatformJenkinsKafka

Beschreibung

  • Übernimm praktische technische Führung entlang des gesamten Datenpfads
  • Entwirf Plattformfunktionen, mit denen Domänen-Engineering-Teams Daten von der Quelle bis zum Reporting übertragen können
  • Integriere neue Quellen und Schemaänderungen in Streaming-Consumption-Pipelines
  • Führe Daten durch Medallion-Schichten und definiere Reporting-Datenprodukte
  • Arbeite mit Streaming- und Batch-Pipelines, Transformationsmodellen, Lakehouse- und Katalogschichten sowie semantischen Schichten
  • Leite den Entwurf und die Implementierung einer Medallion-Architektur auf einem AWS-Lakehouse
  • Betreibe und modernisiere Warehouse-Umgebungen und plane dabei den Übergang zwischen Warehouse- und Lakehouse-Systemen
  • Entwickle konfigurations- und metadatenbasierte Pipelines
  • Registriere, dokumentiere und pflege die Auffindbarkeit von Pipelines, Datensätzen und Datenprodukten in DataHub
  • Erstelle governance-konforme, versionierte und getestete Verträge für Datenprodukte und semantische Schichten
  • Entwickle KI-gestützte Tools für Pipeline-Konfigurationen, Modelle, Verträge, Tests und Dokumentation
  • Arbeite mit Principal Architects an technischer Strategie und wiederverwendbaren Architekturmustern
  • Arbeite mit Produktmanagern, Staff Developers und Stakeholdern zusammen, um Geschäftsanforderungen in technische Spezifikationen und Designs für Datenprodukte zu überführen
  • Wende Cloud-native-Lösungsdesign an, um Best Practices für Sicherheit im gesamten Technologie-Stack einzuhalten
  • Erstelle technische Dokumentation, Architekturentscheidungen und Implementierungsprozesse
  • Erstelle Proofs of Concept, die technische und produktbezogene Entscheidungen unterstützen
  • Mentore Entwicklerinnen und Entwickler und unterstütze ein kollaboratives, inklusives Teamumfeld
  • Nimm an Architektur-Reviews teil, um Qualität, Konsistenz und die Ausrichtung an der Zielarchitektur sicherzustellen

Anforderungen

  • Abschluss in Informatik, Computer Engineering oder gleichwertige Berufserfahrung
  • Mindestens 8 Jahre Erfahrung in der Entwicklung skalierbarer Software, einschließlich Führungsverantwortung, Verantwortung für Softwaredesign und umfangreicher Arbeit an Datenplattformen und Pipelines
  • Mindestens 2 Jahre Erfahrung in der Leitung technischer Arbeit an skalierbaren Plattformen, Technologietransformationen oder Modernisierungsinitiativen
  • Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten
  • Fundierte Kenntnisse im Softwaredesign
  • Erfahrung mit Domain-driven Design, lose gekoppelten Systemen und entkoppelten ereignisgesteuerten Services
  • Erfahrung mit der Erstellung wiederverwendbarer Abstraktionen und Frameworks
  • Umfangreiche praktische Erfahrung im Data Engineering mit Streaming- und Batch-Systemen
  • Erfahrung mit Debezium, Kafka und Flink, einschließlich Schema-Evolution und Abwägungen bei Zustellungsgarantien
  • Erfahrung mit der Implementierung von Lakehouse- und Medallion-Architekturen mit S3, Apache Iceberg, AWS Glue, Lake Formation und dbt
  • Erfahrung im Betrieb von Warehouse-Engines im großen Maßstab und mit deklarativer, assetbasierter Orchestrierung wie Airflow
  • Erfahrung mit DataHub oder einer vergleichbaren Plattform für Metadaten, Katalogisierung und Datenherkunft
  • Erfahrung mit der automatischen Durchsetzung von Datenverträgen und Schema-Governance in CI und zur Laufzeit
  • Erfahrung mit der Etablierung von Datenqualität, Observability und Service Levels für Pipelines und Datenprodukte
  • Erfahrung in der Entwicklung von Datenprodukten und semantischen Schichten
  • Erfahrung mit Looker oder LookML; Kenntnisse der dbt Semantic Layer oder von Cube sind von Vorteil
  • Erfahrung in der Definition verbraucherorientierter Datenprodukte mit Verträgen, Versionierung und Stilllegungspfaden
  • Erfahrung im Bereich Analytics und Reporting
  • Umfangreiche Erfahrung mit Cloud-native-Infrastruktur auf AWS
  • Praktische Kenntnisse in GCP, einschließlich BigQuery und Looker; Erfahrung mit Azure ist von Vorteil
  • Sicherer Umgang mit Agile, Infrastructure as Code, DevSecOps, automatisierten Tests und CI/CD-Tools wie GitHub Actions oder Jenkins
  • Erfahrung mit KI-gestützten, spezifikationsbasierten und agentischen Entwicklungs-Workflows wie Cursor
  • Nachweisliche Erfolge bei der Entwicklung performanter, skalierbarer und kosteneffizienter Produkte
  • Eine relevante Zertifizierung für Cloud-Plattformen oder Technologien ist wünschenswert

Zusatzleistungen

  • Flexible hybride Arbeitsmodelle
  • Innovative Arbeit
  • Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung
  • Unterstützende und fürsorgliche Kolleginnen und Kollegen
  • Sinnstiftende Arbeit
  • Mitarbeiter-Ressourcengruppen
  • Investitionen in DEIB und ein inklusives Arbeitsumfeld
  • Unterstützung bei erforderlichen Anpassungen während des Einstellungs- und Bewertungsprozesses

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