Teamleiter, Datentechnik

Wir suchen einen Data Engineering Team Lead, der das Data Platform Team bei DataSnipper leitet.

Jede Entscheidung, die DataSnipper über seine Produkte trifft, läuft über die Datenplattform: Welche Grundstücke sind vorhanden, welche Kunden erhalten einen Mehrwert, was stellen wir in Rechnung, was reparieren wir als Nächstes und welche KI-Funktionen bieten den größten Mehrwert. Sie leiten ein Team aus zwei Dateningenieuren, die über die Systeme verfügen, die dies ermöglichen. Das bedeutet, wie Nutzungsereignisse in einer wachsenden Anzahl von Produkten erfasst werden, wie sie in Snowflake zu vertrauenswürdigen Modellen werden und wie Kundenerfolg, Produkt und GTM Antworten erhalten, ohne auf uns zu warten.

Dies ist die Rolle eines Spielertrainers in einem kleinen, stark besetzten Team. Sie sind für die Menschen, die Roadmap und die technische Leitung verantwortlich und bleiben praxisnah genug, um das Team zu begleiten und architektonische Entscheidungen glaubwürdig zu treffen. Bei DataSnipper ist der Teamleiter unser Einstiegspunkt in das technische Management: dieselben Personen, dieselben Liefer- und Produktverantwortungen wie ein technischer Manager, in einem kleineren Team.

Wir sind eine Handvoll Leute, die dem gesamten Unternehmen dienen. Daher ist Ihr Urteil darüber, was nicht gebaut werden sollte, genauso wichtig wie das, was das Team liefert.

Über DataSnipper

DataSnipper ist die treibende Kraft hinter einer intelligenten Automatisierungsplattform, die die Welt der Wirtschaftsprüfung und des Finanzwesens verändert.
DataSnipper wurde 2017 gegründet und ist laut Deloitte Fast50 nun OFFIZIELL das am schnellsten wachsende Softwareunternehmen in den Niederlanden. In unserer letzten Finanzierungsrunde hat es kürzlich den Unicorn-Status erreicht. Mit über 400.000 Benutzern in über 125 Ländern und einer zweiten Basis im Herzen von New York City sorgt DataSnipper für Aufsehen. Und wir hören hier nicht auf. Bei DataSnipper sind wir immer auf der Suche nach Innovatoren, die über den Tellerrand schauen. Neue Ideen sind bei DataSnipper nicht nur willkommen – sie sind unerlässlich.

Was Ihr Team besitzt

Das Data Platform-Team arbeitet in drei Bereichen:

• Datenplattform: zuverlässige, skalierbare Infrastruktur, die die richtigen Daten an den richtigen Ort bringt

• Interne Analysen: eine Self-Service-Plattform, damit jedes Team ohne Ticket über Daten informiert werden kann

• Kundenorientierte Analysen: Die Dashboards und Exporte, die Kunden verwenden, um den Wert zu sehen, den sie von DataSnipper erhalten

Konkret würden Sie Milliarden von Nutzungsereignissen erleben, die von unserem Excel-Add-In, Web-Apps und Produkt-Backends über Azure Event Hubs in Snowflake fließen; ein DBT-Anwesen, das auf Medallion-Prinzipien basiert und in der DBT Cloud verwaltet wird; Terraform-verwaltete Snowflake- und Azure-Infrastruktur; und eine Reihe von Produktteams liefern KI-Agenten schneller aus, als wir sie instrumentieren können.
Sie werden auch echte, benannte offene Probleme anstelle einer aufgeräumten Plattform vorfinden: Ereigniserfassung während der Konsolidierung, mehrere Methoden der Benutzerzuordnung und eine Datenqualitätsschicht, die entworfen, aber noch nicht erstellt wurde. Das sagen wir Ihnen lieber im Vorfeld.

Was Sie tun werden

Führen Sie das Team

• Führen Sie ein Team aus zwei Dateningenieuren durch Ergebnisse, nicht durch Aufgaben: Legen Sie mit dem Team klare Ziele fest und vertrauen Sie darauf, dass sie herausfinden, wie das geht

• Machen Sie das Team messbar besser: Legen Sie die technische Messlatte höher, bauen Sie jeden Ingenieur in größere Probleme ein und gehen Sie Leistungsprobleme direkt an, wenn sie auftreten

• Führen Sie regelmäßige Einzelgespräche durch, geben Sie klares und zeitnahes Feedback und übernehmen Sie Verantwortung für die Ziele und die Entwicklung jedes Ingenieurs

• Fördern Sie eine Kultur des Experimentierens, Lernens, der Dokumentation und der operativen Exzellenz

• Beteiligen Sie sich an der Einstellung von Mitarbeitern und gestalten Sie die Größe des Teams mit, während es sich weiterentwickelt

Eigene Regie und Lieferung

• Arbeiten Sie eng mit Produkt, Technik, Kundenerfolg und GTM zusammen, um die Roadmap des Teams zu gestalten und vage Datenanfragen in zielgerichtete, klar definierte Arbeit umzuwandeln

• Machen Sie die Kompromisse eines kleinen Teams, das sich um die Bedürfnisse des gesamten Unternehmens kümmert: was aufgebaut werden soll, was verschoben werden soll und wann eine Anfrage nicht in eine Pipeline umgewandelt werden soll

• Legen Sie die technische Richtung fest und treffen Sie die architektonischen Vorgaben, die die Systeme des Teams formen

• Halten Sie die Leistung und Kosten von Snowflake, technische Schulden, Abhängigkeiten und Compliance-Verpflichtungen (Audit-Protokollierung, Behebung von Schwachstellen, Vanta-Beweise) sichtbar und unter Kontrolle

• Seien Sie der Ansprechpartner für andere Ingenieurteams, wenn sie etwas Neues instrumentieren müssen

Bleiben Sie praxisnah in der Datenplattform

• Tragen Sie durchgängig zur Ereignisaufnahmearchitektur bei: Azure Event Hubs, Snowpipe, Fivetran und unsere gemeinsam genutzten Python/TypeScript-Ereignis-Client-Bibliotheken

• Erstellen und überprüfen Sie DBT-Transformationspipelines, die auch bei steigendem Volumen, Quellenanzahl und Modellkomplexität zuverlässig bleiben

• Definieren und erzwingen Sie Ereignisverträge und -schemata, damit Produktteams neue Funktionen instrumentieren können, ohne dass es nachgelagert zu stillschweigenden Störungen kommt

• Entwickeln Sie die Kerndatenmodelle (Ereignis, Benutzer, Lizenz, Unternehmen) und integrieren Sie neue Quellen wie Produkt-Backends, MongoDB, HubSpot und Abrechnung

• Leiten Sie Reverse-ETL- und Aktivierungsarbeiten an, die modellierte Daten zurück in die Berichterstellung von HubSpot, MongoDB, Postgres und GTM übertragen

Was Sie mitbringen

Führung

• Mindestens 1 Jahr leitende Ingenieure als Teamleiter oder technischer Manager: Einzelgespräche, Feedback, Zielsetzung, Leistung und Entwicklung

• Ein Empowerment-Führungsstil: Sie führen durch Ergebnisse und Vertrauen, nicht durch die Zuweisung von Aufgaben

• Erste Anzeichen dafür, dass Ingenieure heranwachsen, die Messlatte eines Teams höher gelegt wird und die Bereitschaft besteht, Leistungsprobleme direkt anzugehen

• Starke Produktkompetenz: Sie können die Formulierung einer Anfrage in Frage stellen, die Anforderungen der Stakeholder in technische Lösungen umsetzen und Roadmap-Kompromisse eingehen

Datentechnik

• Mehr als 7 Jahre Erfahrung in der Datentechnik oder einer eng damit verbundenen Backend-/Plattform-Rolle, mit einer Erfolgsbilanz im Besitz eines End-to-End-Datenplattformbereichs

• Deep SQL und starkes Python, einschließlich Abfrageoptimierung und Leistungsoptimierung in einem Cloud Warehouse

• Produktionserfahrung mit einem Cloud Data Warehouse (wir verwenden Snowflake) und einem modernen Transformations-Framework (wir verwenden dbt)

• Erfahrung mit ereignisgesteuerter / Streaming-Aufnahme und ihren Fehlermodi: Schemadrift, Duplizierung, verspätete Daten, Backfills …

Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.nl/jobs/companies/datasnipper/team-lead-data-engineering-amsterdam-286359)