KAYAK
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KAYAK ist eine Plattform für die Reise- und Preissuche, die Menschen bei der Reiseplanung unterstützt, indem sie Flüge, Hotels und Mietwagen auf Hunderten von Reisewebsites vergleicht. Auf der Website und in der mobilen App können Reisende Suchergebnisse nach praktischen Präferenzen filtern, mit Preisalarmen die Preisentwicklung verfolgen und ihre Reisepläne über KAYAK Trips organisieren. Mit Mobilpreisen und Reisebenachrichtigungen unterstützt KAYAK fundiertere Buchungsentscheidungen und bündelt die Reisesuche an einem Ort.

Staff Data Platform Engineer, KAYAK – Berlin Hybrid

Gestalten Sie die Weiterentwicklung der gemeinsamen Datenplattform von KAYAK für Analytics, maschinelles Lernen und KI-gestützte Reisesuche. Entwickeln Sie skalierbare Infrastrukturen für Streaming, Lakehouse, Metadaten und Abfragen.

Beschreibung

  • Gestalten Sie KAYAKs gemeinsame Datenplattform für Streaming nahezu in Echtzeit, Lakehouse-Speicher, Schemaverwaltung, semantische Ebenen und verteilte Abfrageinfrastrukturen
  • Leiten Sie Plattforminitiativen von der ersten Problemdefinition und Architektur über Implementierung und Einführung bis zur operativen Übergabe
  • Definieren Sie technische Standards für Datenverträge, Schemaentwicklung, Ingestion-Verfahren und Produktionsreife
  • Entwickeln Sie wiederverwendbare Architekturen für Streaming-Ingestion, Kompaktierung, Aufbewahrung, Schemaverwaltung, Observability und typische Herausforderungen im Data Engineering
  • Implementieren Sie Plattform-Observability durch Pipeline-Überwachung, Überwachung von Consumer-Verzögerungen, Datenqualitätsprüfungen und Alerting
  • Arbeiten Sie mit Operations, Security, Engineering, Data Engineering und Product zusammen, um die Plattform an den Anforderungen der Nutzer auszurichten
  • Leiten Sie Strategien für semantische Ebenen und Metadaten, die konsistente Self-Service-Analysen und einen vertrauenswürdigen KI-Datenzugriff ermöglichen
  • Bewerten Sie Technologien und Architekturansätze für Streaming, Speicherung, Abfragen, Orchestrierung und Cloud-Infrastruktur
  • Mentorieren Sie Engineers durch Design- und Code-Reviews, Pairing und wiederverwendbare technische Leitlinien
  • Lösen Sie komplexe Architektur- und Betriebsprobleme in den Bereichen Wiederherstellung, Schema-Drift, Partitionsverwaltung und Leistungsabfall

Anforderungen

  • Mindestens sieben Jahre Berufserfahrung im Data Engineering, darunter umfangreiche Erfahrung auf Senior- oder Staff-Level mit teamübergreifendem technischem Verantwortungsbereich
  • Erfahrung im Entwurf und Betrieb groß angelegter Lakehouse-Architekturen mit Technologien wie Apache Iceberg, Parquet und Cloud-Objektspeicher
  • Erfahrung mit dem Aufbau und Betrieb von Streaming-Pipelines in Produktionsumgebungen, einschließlich ereignisgesteuerter Ingestion, Exactly-once-Semantik, Verwaltung von Consumer-Verzögerungen, Checkpointing, Wiederherstellung und Fehlerbehandlung
  • Praktische Erfahrung mit Datenverträgen, Schemaverwaltung, Metadatensystemen oder semantischen Ebenen
  • Sehr gute Python-Kenntnisse und Erfahrung mit der Entwicklung wartbaren, testbaren Produktionscodes
  • Erfahrung mit der Bereitstellung und dem Betrieb von Daten-Workloads auf Kubernetes, einschließlich containerisierter Infrastruktur, Ressourcenoptimierung und Health Checks
  • Fähigkeit, mehrere Teams zu beeinflussen, architektonische Abwägungen zu erläutern und die Einführung zu leiten
  • Erfahrung in der Betreuung von Engineers und der Verbesserung technischer Standards durch Reviews, Dokumentation und wiederverwendbare Muster
  • Bereitschaft, Verantwortung für weit gefasste und unklare technische Problemfelder zu übernehmen
  • Erfahrung mit verteilten Abfrage-Engines wie Trino
  • Erfahrung mit Workflow-Orchestrierungstools wie Apache Airflow
  • Erfahrung mit AWS oder einer vergleichbaren Public-Cloud-Plattform
  • Erfahrung mit CI/CD- und Deployment-Automatisierungstools wie GitHub Actions
  • Grundkenntnisse in Java oder einer anderen JVM-basierten Sprache

Zusatzleistungen

  • Bis zu 20 Tage pro Jahr von nahezu überall aus arbeiten
  • Vom Unternehmen finanzierte Therapiesitzungen über SpringHealth
  • Vom Unternehmen finanziertes Headspace-Abonnement
  • Eine unternehmensweite freie Woche pro Jahr
  • Freitags keine Meetings
  • Bezahlte Elternzeit
  • Bezahlte Zeit für ehrenamtliches Engagement
  • Budget für persönliche Weiterentwicklung
  • Möglichkeiten zur Entwicklung von Führungskompetenzen
  • Zugang zu Tausenden von E-Learning-Kursen auf Abruf
  • Reisevergünstigungen
  • Mitarbeiter-Netzwerke
  • Sechs Wochen bezahlter Urlaub plus ein freier Tag zum Geburtstag
  • Kostenloses Mittagessen an zwei Tagen pro Woche
  • Beiträge zur betrieblichen Altersvorsorge
  • Zuschüsse für den öffentlichen Nahverkehr
  • Fahrrad-Leasingprogramm
  • Monatliche Social Events, After-Work-Drinks am Donnerstag und Sportteams
  • Bürostandort in Friedrichshain, Berlin

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