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KAYAK es una plataforma de búsqueda y comparación de viajes que ayuda a las personas a planificar sus viajes comparando vuelos, hoteles y coches de alquiler en cientos de sitios web de viajes. Su sitio web y aplicación móvil permiten a los viajeros filtrar los resultados según sus preferencias, recibir alertas de precios y organizar sus planes mediante KAYAK Trips. Con tarifas móviles y notificaciones de viaje, KAYAK facilita decisiones de reserva más informadas y mantiene toda la investigación del viaje en un solo lugar.

Ingeniero principal de plataforma de datos, KAYAK - Berlín híbrido

Lidera la evolución de la plataforma de datos compartida de KAYAK para análisis, aprendizaje automático y búsqueda de viajes con IA. Desarrolla infraestructura escalable de streaming, lakehouse, metadatos y consultas.

Descripción

  • Da forma a la plataforma de datos compartida de KAYAK mediante streaming casi en tiempo real, almacenamiento lakehouse, gestión de esquemas, capas semánticas e infraestructura distribuida de consultas
  • Lidera iniciativas de plataforma desde la definición inicial del problema y la arquitectura hasta la implementación, el lanzamiento y la transferencia operativa
  • Establece estándares técnicos para contratos de datos, evolución de esquemas, prácticas de ingesta y preparación para producción
  • Crea arquitecturas reutilizables para ingesta por streaming, compactación, retención, gobernanza de esquemas, observabilidad y desafíos habituales de ingeniería de datos
  • Implementa la observabilidad de la plataforma mediante supervisión de pipelines, seguimiento del retraso de consumidores, validación de la calidad de los datos y alertas
  • Colabora con Operaciones, Seguridad, Ingeniería, Ingeniería de Datos y Producto para evolucionar la plataforma en función de las necesidades de los usuarios
  • Lidera estrategias de capas semánticas y metadatos que permitan análisis de autoservicio coherentes y un acceso fiable de la IA a los datos
  • Evalúa tecnologías y enfoques arquitectónicos para streaming, almacenamiento, consultas, orquestación e infraestructura en la nube
  • Orienta a ingenieros mediante revisiones de diseño y código, programación colaborativa y pautas técnicas reutilizables
  • Resuelve problemas arquitectónicos y operativos complejos relacionados con recuperación, deriva de esquemas, gestión de particiones y degradación del rendimiento

Requisitos

  • Al menos siete años de experiencia profesional en ingeniería de datos, incluido un trabajo considerable a nivel sénior o principal con alcance técnico en toda la organización
  • Experiencia diseñando y operando arquitecturas lakehouse a gran escala con tecnologías como Apache Iceberg, Parquet y almacenamiento de objetos en la nube
  • Experiencia en producción creando y operando pipelines de streaming con ingesta basada en eventos, semántica de exactamente una vez, gestión del retraso de consumidores, puntos de control, recuperación y gestión de fallos
  • Experiencia práctica con contratos de datos, gobernanza de esquemas, sistemas de metadatos o capas semánticas
  • Sólidos conocimientos de programación en Python y experiencia entregando código de producción mantenible y comprobable
  • Experiencia desplegando y operando cargas de trabajo de datos en Kubernetes, incluida infraestructura contenerizada, ajuste de recursos y comprobaciones de estado
  • Capacidad para influir en varios equipos, explicar compensaciones arquitectónicas y liderar la adopción
  • Experiencia orientando a ingenieros y mejorando estándares técnicos mediante revisiones, documentación y patrones reutilizables
  • Disposición para asumir la responsabilidad de áreas técnicas amplias y ambiguas
  • Experiencia con motores de consultas distribuidas como Trino
  • Experiencia con herramientas de orquestación de flujos de trabajo como Apache Airflow
  • Experiencia utilizando AWS u otra plataforma de nube pública comparable
  • Experiencia con herramientas de CI/CD y automatización de despliegues como GitHub Actions
  • Conocimientos prácticos de Java u otro lenguaje basado en JVM

Beneficios

  • Trabaja desde casi cualquier lugar hasta 20 días al año
  • Sesiones de terapia financiadas por la empresa a través de SpringHealth
  • Suscripción a Headspace financiada por la empresa
  • Una semana libre para toda la empresa cada año
  • Viernes sin reuniones
  • Permiso parental remunerado
  • Tiempo remunerado para voluntariado
  • Presupuesto para desarrollo
  • Oportunidades de desarrollo del liderazgo
  • Acceso a miles de cursos de aprendizaje electrónico bajo demanda
  • Descuentos en viajes
  • Grupos de recursos para empleados
  • Seis semanas de vacaciones remuneradas más un día libre por tu cumpleaños
  • Almuerzo gratuito dos días a la semana
  • Aportaciones a un plan de pensiones
  • Subsidios para el transporte público
  • Programa de leasing de bicicletas
  • Eventos sociales mensuales, happy hours los jueves y equipos deportivos
  • Oficina en Friedrichshain, Berlín

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