Leitender Dateningenieur

Über Karotte:

Carrot ist die weltweit führende Fruchtbarkeits- und Familienpflegeplattform, die auf intelligenter Pflegeorchestrierung basiert: die richtige klinische Beratung zum richtigen Zeitpunkt im Kontext des Lebens jedes Mitglieds. Mehr als tausend multinationale Arbeitgeber, Krankenkassen und Gesundheitssysteme vertrauen darauf, dass Carrot Millionen von Mitgliedern in 195 Ländern unterstützt – von der Zeit vor der Schwangerschaft bis zur Menopause und den wichtigen Lebensmomenten dazwischen. Das umfassende klinische Programm von Carrot bietet branchenführende Kosteneinsparungen für Plansponsoren sowie preisgekrönte Erfahrungen und verbesserte Ergebnisse für Millionen von Menschen weltweit.

Carrot gilt weithin als treibende Kraft bei Innovationen im Gesundheitswesen und ist Träger mehrerer hochrangiger Auszeichnungen, darunter „Most Innovative Companies“ von Fast Company und „100 Barrier Breaking Startups“ von CNBC. Das Unternehmen wird regelmäßig von führenden globalen Medien – darunter The Economist, Bloomberg, The Wall Street Journal, NPR, ABC News und Harvard Business Review – als führende Stimme zu digitaler Gesundheit, der Zukunft der Arbeit und der Familiengesundheit zitiert. Erfahren Sie mehr unter get-carrot.com.

Die Gelegenheit

Carrot sucht einen Sr. Data Engineer, der die Entwicklung, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit unserer modernen Dateninfrastruktur in den Bereichen Analyse, Berichterstellung und Business Intelligence leitet. In dieser Rolle entwerfen, erstellen und warten Sie robuste, automatisierte Datenpipelines, orchestrieren Arbeitsabläufe, integrieren verschiedene Datenquellen und arbeiten mit Stakeholdern im gesamten Unternehmen zusammen, um sichere, konforme und qualitativ hochwertige Datenlösungen bereitzustellen.

Ihre Arbeit umfasst den gesamten Datenlebenszyklus, von der Architektur belastbarer ETL/ELT-Pipelines und der Entwicklung von Echtzeit- und Batch-Datenintegrationen bis hin zur Automatisierung der Berichterstellung, der Reduzierung technischer Schulden und der Ermöglichung erweiterter Analysen. Sr. Data Engineers bei Carrot sind Betriebsleiter und technische Mentoren, die Verbesserungen in der Systemreife, Kosteneffizienz, Automatisierung und Zusammenarbeitspraktiken vorantreiben.

Sie werden Teil unseres Data Engineering-Teams, das skalierbare Datenpipelines und Cloud-Infrastrukturen entwickelt und optimiert, um sichere, automatisierte Berichte und Analysen bei Carrot zu ermöglichen. Das Team arbeitet eng mit Business Intelligence-, Produkt-, Finanz-, Rechts- und Handelspartnern zusammen, um zuverlässige Integrationen und Self-Service-Lösungen bereitzustellen, die geschäftliche Erkenntnisse und betriebliche Effizienz fördern.

Was Sie besitzen werden

In dieser Rolle werden Sie:

• Entwerfen, erstellen, testen, bereitstellen und warten Sie skalierbare, automatisierte ETL/ELT-Pipelines mit Python, dbt und Orchestrierungstools wie Prefect und Airflow

• Verwalten und optimieren Sie cloudbasierte Data Warehouse- und Lake-Plattformen, einschließlich Snowflake, AWS (S3, Redshift) und Google Cloud, integrieren Sie neue Quellen und optimieren Sie Leistung und Kosten

• Orchestrieren Sie Daten-Workflows mit benutzerdefinierter Planung, Warnungen, Abhängigkeitsmanagement, Überwachung und Fehlerbeseitigung

• Entwerfen und pflegen Sie sichere externe Datenflüsse über SFTP, Files.com und APIs, mit Schwerpunkt auf Zuverlässigkeit und Compliance

• Automatisieren Sie manuelle Berichts- und Betriebsaufgaben und bauen Sie robuste, wiederverwendbare Pipeline-Komponenten auf, die den Betriebsaufwand reduzieren

• Arbeiten Sie mit Backend-Produktingenieuren zusammen, um Produktionsdatenbankschemata unter Berücksichtigung von Analyseanwendungsfällen zu optimieren

• Stärkung der Datenqualität, Datenherkunft, Governance und Dokumentationspraktiken in wichtigen Datenbereichen

• Betreuen Sie Teamkollegen und stärken Sie Best Practices in den Bereichen Versionskontrolle, Codeüberprüfung und strukturiertes Workflow-Management

Wie Erfolg aussieht

In Ihren ersten 12–18 Monaten werden Sie Folgendes haben:

• Übernahme der End-to-End-Verantwortung für Kernpipelines und Integrationen mit messbaren Verbesserungen bei Zuverlässigkeit, Datenaktualität und Kosteneffizienz

• Automatisierte, aufwändige manuelle Arbeitsabläufe reduzieren das Betriebsrisiko und schaffen Kapazitäten für höherwertige technische Arbeiten

• Bereitstellung sicherer, konformer Datenintegrationen, denen Stakeholder im gesamten Unternehmen bei der Entscheidungsfindung vertrauen

• Verbesserte Beobachtbarkeit auf der gesamten Plattform, einschließlich Überwachung, Alarmierung und Reaktion auf Vorfälle für kritische Daten-Workflows

• Sie haben sich als technischer Mentor und Ansprechpartner für Business Intelligence-, Produkt- und funktionsübergreifende Teams etabliert

Über Dich ✨

Sie haben wahrscheinlich:

• Expertenkenntnisse in Snowflake, DBT und Python für Datenmodellierung, Transformation, Pipeline-Entwicklung und erweiterte Analysen

• Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse für komplexe Abfragen, den Entwurf umfangreicher Datenmodelle und die Datenbankoptimierung

• Nachgewiesene Erfahrung beim Entwerfen, Erstellen, Testen, Bereitstellen und Warten skalierbarer, automatisierter ETL/ELT-Pipelines unter Verwendung moderner Orchestrierungstools wie Prefect und Airflow

• Praktische Verwaltung cloudbasierter Data Warehouse- und Lake-Plattformen, einschließlich Snowflake, AWS (S3, Redshift) und Google Cloud

• Ein ausgeprägtes Verständnis für sichere externe Datenflüsse über SFTP, Files.com und APIs, mit Schwerpunkt auf Zuverlässigkeit und Compliance

• Beherrschung der Versionskontrolle (Git, GitHub) und des strukturierten Workflow-Managements (Jira) für Codeüberprüfung, Audit-Trails und betriebliche Transparenz

• Eine nachgewiesene Fähigkeit, komplexe manuelle Aufgaben zu automatisieren und zu vereinfachen und robuste, wiederverwendbare Pipeline-Komponenten zu erstellen

• Zuverlässigkeit, Anpassungsfähigkeit und ein kollaborativer Ansatz im Engineering, der in dynamischen und mehrdeutigen Umgebungen erfolgreich ist

Schön zu haben ⭐

Obwohl dies nicht erforderlich ist, würden wir uns besonders freuen, wenn Sie Folgendes mitbringen:

• Praktische Erfahrung in Startup- oder schnell wachsenden Umgebungen, Bereitstellung technischer Lösungen unter wechselnden Prioritäten

• Hintergrundwissen zur Unterstützung von Business-Intelligence-, Analyse- und Data-Science-Teams durch groß angelegte Integrationen und mandantenfähige Berichte

• Vertrautheit mit Batch- und ereignisgesteuerten Aufnahmeparadigmen, einschließlich nahezu Echtzeit-Pipelines auf Basis von Snowflake, dbt und Python

• Erfahrung in der Automatisierung betrieblicher, finanzieller oder Compliance-gesteuerter Arbeitsabläufe in Cloud-Datenumgebungen …

Quelle: Jobicy (https://jobicy.com/jobs/153597-sr-data-engineer-3)