Leitender Softwareentwickler, Daten- und Plattformdienste

Standort: Berlin, Deutschland Remote-Status: Vollständig remote (#LI-Remote)

LivePerson (NASDAQ: LPSN) ist ein führender Anbieter von vertrauenswürdiger Konversations-KI für Unternehmen und digitaler Transformation. Die weltweit führenden Marken nutzen unsere preisgekrönte Conversational Cloud-Plattform, um mit Millionen von Verbrauchern in Kontakt zu treten. Wir ermöglichen jeden Monat fast eine Milliarde Konversationsinteraktionen und bieten einzigartig umfassende Datenanalyse- und Sicherheitstools, um die Leistungsfähigkeit der Konversations-KI für bessere Geschäftsergebnisse zu nutzen. Fast Company hat LivePerson zum innovativsten KI-Unternehmen Nr. 1 der Welt gekürt.

Stellenübersicht

Wir suchen einen Senior Software Engineer, der unser weltweit verteiltes Datenplattform-Team in Europa verstärkt und eine Schlüsselrolle bei der Gestaltung der Zukunft unseres Datenökosystems spielt.

In dieser hochwirksamen Rolle als Einzelmitarbeiter leiten Sie die Modernisierung unserer Kerndatenplattform durch die Migration geschäftskritischer Datenpipelines aus alten Hadoop-, Spark- und Impala-Umgebungen auf eine skalierbare, cloudnative Databricks-Architektur. Sie haben die Möglichkeit, technische Entscheidungen voranzutreiben, die Plattformarchitektur zu beeinflussen und die Grundlage für Daten im gesamten Unternehmen zu schaffen.

Wenn Sie ein praxisorientierter Ingenieur sind, der Spaß daran hat, komplexe technische Herausforderungen zu lösen, moderne Datenplattformen aufzubauen und in großem Maßstab nachhaltige Wirkung zu erzielen, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören!

Das werden Sie: Hauptverantwortlichkeiten und Auswirkungen

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Führen Sie die Modernisierung unserer Datenplattform an: Übernehmen Sie die Verantwortung für die Migration geschäftskritischer Datenpipelines aus alten Hadoop-, Spark- und Impala-Umgebungen in ein modernes, skalierbares Databricks-Ökosystem. Sie gestalten ETL-Workflows neu, konvertieren komplexes SQL und migrieren Integrationen, Verbindungen und Geheimnisse nahtlos.

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Beschleunigen Sie die Entwicklung mit KI-gestütztem Engineering: Nutzen Sie modernste KI-Codierungsassistenten wie Claude und Codex, um die Migrationsbemühungen erheblich zu beschleunigen. Anstatt alten Code manuell neu zu schreiben, leiten Sie KI-Tools an, SQL zu konvertieren, ETL-Skripte zu modernisieren, Abhängigkeiten zu entwirren und sauberen, wartbaren Code zu generieren – während Sie Ihr technisches Fachwissen zur Validierung von Architektur, Leistung und Qualität einsetzen.

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Bauen Sie die nächste Generation von Datenpipelines auf: Entwerfen, entwickeln und optimieren Sie skalierbare Datenworkflows mit Airflow und Databricks. Sie erstellen belastbare, leistungsstarke Pipelines, die zuverlässig und kosteneffizient sind und auf die Unterstützung wachsender Geschäftsanforderungen ausgelegt sind.

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Verfechten Sie die Datenqualität: Stellen Sie die Genauigkeit und Konsistenz der migrierten Daten sicher, indem Sie umfassende Validierungs- und Teststrategien implementieren. Sie spielen eine entscheidende Rolle bei der Aufrechterhaltung der Datenintegrität während der gesamten Migrationsreise.

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Verbessern Sie die Plattformzuverlässigkeit: Helfen Sie dabei, die betriebliche Exzellenz voranzutreiben, indem Sie die Beobachtbarkeits-, Überwachungs- und Vorfallreaktionspraktiken verbessern. Tragen Sie durch SLOs/SLAs zur Servicezuverlässigkeit bei und nehmen Sie an einer skalierbaren Bereitschaftsrotation zur Unterstützung von Produktionssystemen teil.

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Erzielen Sie bedeutende geschäftliche Auswirkungen: Nutzen Sie Ihr Verständnis von Contact-Center-Analysen, um Plattformen zu erstellen, die Einblicke in Kundengespräche, Berichte und Business Intelligence liefern. Sie übernehmen eine datengesteuerte Denkweise und entwerfen Systeme, die messbar und beobachtbar sind und sich kontinuierlich verbessern.

Sie verfügen über: Erforderliche Fähigkeiten und Qualifikationen

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Umfangreiche Software-Engineering-Erfahrung: 6–8 Jahre Erfahrung im Aufbau und Support verteilter Systeme und großer Datenplattformen, mit nachgewiesener Fähigkeit, komplexe technische Initiativen vom Design bis zur Produktion zu übernehmen.

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Nachgewiesene Erfahrung in der Plattformmodernisierung: Praktische Erfahrung in der Leitung oder in einer Schlüsselrolle bei der Migration von Unternehmensdatenplattformen von Legacy-Technologien – wie Hadoop, Spark, Hive oder Impala – zu modernen cloudbasierten Lösungen wie Databricks.

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Umfassende Databricks-Expertise: Umfangreiche Kenntnisse des Databricks-Ökosystems, einschließlich Jobs, Delta Lake, Clusterkonfiguration und -optimierung sowie der Migration komplexer SQL-Workloads von Impala oder Hive zu Spark SQL.

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Datenpipeline- und Orchestrierungskenntnisse: Fortgeschrittene Python-Programmierkenntnisse für die ETL-Entwicklung und umfassende Erfahrung im Entwerfen, Erstellen, Debuggen und Optimieren von Produktionsdatenpipelines und Orchestrierungsworkflows mithilfe von Airflow und Databricks.

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Cloud- und Infrastrukturwissen: Erfahrung in der Arbeit mit Cloud-nativen Datenplattformen, insbesondere Google Cloud Platform (GCP) und Google Cloud Storage (GCS), mit einem Verständnis für containerisierte, Kubernetes-basierte (GKE) Microservice-Architekturen.

• Moderne Datenplattform-Expertise:

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Ausgeprägtes Verständnis verteilter Datenverarbeitungsarchitekturen und der Kompromisse zwischen Echtzeit- und Batch-Datenverarbeitung.

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Praktische Erfahrung mit älteren Big-Data-Technologien, einschließlich Hadoop und MapReduce, mit der Fähigkeit, komplexe Datenökosysteme zu modernisieren und zu migrieren.

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Kenntnisse über Datenintegrationsmuster, einschließlich APIs, Konnektoren, Webhooks und ereignisgesteuerte Architekturen.

• Cloud- und Plattform-Engineering:

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Erfahrung in der Erstellung, Bereitstellung und Verwaltung cloudnativer Datenplattformen, wobei Erfahrung mit der Google Cloud Platform (GCP) bevorzugt wird.

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Vertrautheit mit Containerumgebungen und der Ausführung von Daten-Workloads auf Kubernetes.

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Ein starker Fokus auf den Aufbau äußerst zuverlässiger, skalierbarer und beobachtbarer Plattformen mit Erfahrung in der Implementierung von Überwachung, Validierung und Datenqualitätskontrollen, um erfolgreiche Migrationen sicherzustellen.

• KI-gestützte Softwareentwicklung:

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Erfahrung im Umgang mit KI-gestützten Entwicklungstools wie Claude, Codex oder ähnlichen Codierungsassistenten zur Beschleunigung der Softwareentwicklung, Codemodernisierung und Plattformmigrationen.

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Erfahren in der effektiven Anregung, Überprüfung und Validierung von KI-generiertem Code bei gleichzeitiger Gewährleistung der Architekturintegrität, Wartbarkeit und Produktionsbereitschaft.

• Zusammenarbeit und Kommunikation:

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Hervorragende Kommunikations- und Kollaborationsfähigkeiten, mit Erfahrung in der Zusammenarbeit zwischen Ingenieurteams in mehreren Zeitzonen.…

Quelle: Jobicy (https://jobicy.com/jobs/153692-senior-software-engineer-data-platform-services)