Dateningenieur-Marketingtechnologie

Über uns

Foxit verändert die Art und Weise, wie die Welt mit Dokumenten interagiert, durch fortschrittliche PDF-Technologie und -Tools. Wir sind ein weltweit führender Softwareanbieter für schnelle, kostengünstige und sichere PDF-Lösungen, die von Millionen Menschen weltweit genutzt werden. Foxit ist Gewinner zahlreicher Auszeichnungen, hat Kunden in mehr als 200 Ländern und ist weltweit tätig. Wir verfügen über eine komplette Produktlinie und einen spannenden und aggressiven Entwicklungsplan. Unsere bewährte PDF-Technologie revolutioniert den etablierten Status quo und hat das Wachstum unseres Unternehmens beschleunigt. Wir sind stolz darauf, Google und Amazon als Kunden zu nennen, und mit Ihren Fähigkeiten und Ihrer Hilfe planen wir, noch viele weitere hinzuzufügen. Foxit verfügt über Niederlassungen auf der ganzen Welt, darunter Standorte in den USA, Asien, Europa und Australien.

Über die Rolle

Wir suchen einen erfahrenen Dateningenieur, der für die Datenpipelines verantwortlich ist, die unsere Go-to-Market-Systeme antreiben. Während diese Rolle an den Prioritäten der Marketingabteilung ausgerichtet ist, arbeiten Sie täglich in unserem Team für Geschäftsanwendungen und Datenanalysen und befolgen dabei die etablierten Entwicklungsstandards, Architekturmuster und Codeüberprüfungsprozesse des Teams. Dadurch wird sichergestellt, dass die von Ihnen erstellten Pipelines mit unserer breiteren Datenplattform konsistent sind und vom breiteren Engineering-Team gewartet werden können. Ihr Hauptaugenmerk liegt auf marketingbezogenen Datenanforderungen. Sie arbeiten eng mit Nachfragegenerierungs-, Produktmarketing-, Vertriebs- und Digitalteams zusammen, um deren Anforderungen zu verstehen, und erstellen und pflegen dann die Pipelines und Integrationen, die diese erfüllen. Dies ist eine praktische Ausführungsrolle. Sie bauen und betreiben die Dateninfrastruktur, die unsere Marketing-Automatisierungsplattform (HubSpot), CRM (Salesforce), Data Warehouse (Databricks), Lizenzsystem, Zahlungsplattform und andere Quellsysteme verbindet. Ihre Arbeit unterstützt direkt die Fähigkeit des Marketings, Zielgruppen zu segmentieren, die Attribution zu messen und datengesteuerte Kampagnen in großem Maßstab durchzuführen.

Was Sie tun werden

Entwicklung und Betrieb der Datenpipeline

• Entwerfen, erstellen und pflegen Sie ETL/ELT-Pipelines, bauen Sie auf unserer bestehenden Medaillon-Architektur auf und optimieren Sie diese weiter (Bronze über Silber bis Gold), um Daten zwischen Quellsystemen (Salesforce CRM, HubSpot, NetSuite, Stripe, DealHub, LMS) und unserem Databricks-Data-Warehouse zu verschieben

• Erstellen Sie Pipelines mit PySpark und SQL in Databricks-Notebooks und befolgen Sie dabei etablierte Entwicklungsstandards für Benennung, Projektstruktur und schichtgerechte Transformationen

• Besitzen Sie die Datensynchronisierungsschicht zwischen Databricks und HubSpot, eingehende Anreicherungsflüsse an HubSpot (Lizenzstatus, Verlängerungsdaten, Abonnementstatus, firmografische Daten) und zurückfließende Marketing-Engagement-Daten an Databricks (E-Mail-Ereignisse, Workflow-Registrierung, Lebenszyklusänderungen).

• Erstellen und pflegen Sie Exchange-Layer-Pipelines, die Daten für den externen Systemverbrauch kuratieren und Daten formatieren und validieren, um die Anforderungen des Zielsystems zu erfüllen

• Erstellen und verwalten Sie geplante Batch-Jobs und ereignisgesteuerte Integrationen mithilfe von APIs (REST, Webhooks, OAuth).

• Überwachen Sie den Pipeline-Zustand, richten Sie Warnungen bei Ausfällen und Datenqualitätsverschlechterungen ein und führen Sie eine eigene Reaktion auf Vorfälle durch, wenn Synchronisierungen unterbrochen werden

• Pflegen Sie die Dokumentation von Datenflüssen, Integrationsarchitektur und Fehlerbehebungs-Runbooks

Datenmodellierung und -qualität

• Erstellen und pflegen Sie Dimensionsmodelle in Databricks (Faktentabellen, Dimensionstabellen, Brückentabellen) gemäß unseren Data Warehouse-Objekttypdefinitionen und Benennungsstandards

• Arbeiten Sie mit Stakeholdern und Datenanalysten zusammen, um kuratierte, betriebsbereite Tabellen und Datamarts zu erstellen, die Geschäftslogik, KPI-Berechnungen und Aggregationen anwenden, die für Analysen und Kampagnenaktivierung optimiert sind

• Implementieren Sie Identitätsauflösungs- und Deduplizierungslogik, um einheitliche Kundenprofile aus mehreren Quellsystemen zu erstellen

• Legen Sie Datenvalidierungsregeln, Qualitätsprüfungen und Überwachung fest, um die Genauigkeit und Aktualität der in Marketingsysteme einfließenden Daten sicherzustellen

• Normalisieren Sie unterschiedliche Datenquellen in saubere, zentralisierte Schemata mit ordnungsgemäßer Typdurchsetzung, Deduplizierung und Nullbehandlung

Unterstützung bei Marketingdaten und Segmentierung

• Stellen Sie sicher, dass die Dateninfrastruktur die Zielgruppensegmentierung unterstützt, einschließlich firmografischer, verhaltensbezogener und Engagement-Signale

• Bauen Sie die Datenschicht auf, die Lifecycle-Marketing, getriggerte Kampagnen, dynamische Journey-Verzweigung und Personalisierung auf der Grundlage angereicherter Kundenprofile ermöglicht

• Unterstützen Sie Marketing- und Nachfragegenerierungsteams mit zuverlässigen, zugänglichen Daten zum Aufbau von Zielgruppenzielen in HubSpot

• Pflegen Sie Datenflüsse für die Zustellbarkeit von E-Mails, die Abonnementverwaltung und die Synchronisierung von Unterdrückungslisten

Integrationsentwicklung

• Erstellen und pflegen Sie API-Integrationen zwischen Marketing-, Vertriebs- und Betriebssystemen mithilfe von Python und SQL

• Implementieren Sie Transformationslogik auf Feldebene, Synchronisierungsorchestrierung und Fehlerbehandlung für System-zu-System-Datenflüsse

• Unterstützen Sie Website-Formular- und Lead-Erfassungsdatenflüsse und stellen Sie eine saubere Übergabe von Web-Eigenschaften an HubSpot und Databricks sicher

• Arbeiten Sie mit externen Anreicherungsanbietern (Firma, Absicht, Technologie) zusammen, um Anreicherungsdaten in automatisierte Arbeitsabläufe zu integrieren

Berichterstattung und Namensnennung

• Erstellen und pflegen Sie die Dateninfrastruktur, die Kampagnenzuordnung, Kanalleistungsanalyse und Trichterberichte unterstützt

• Stellen Sie genaue Daten für Conversion-Analysen, Lead-Quellenverfolgung und Marketing-ROI-Messung sicher

• Unterstützen Sie zentralisiertes Reporting, indem Sie Marketing-Engagement-Daten zur funktionsübergreifenden Analyse zurück an Databricks weiterleiten

Was Sie mitbringen

Erforderlich

• Über 5 Jahre Erfahrung in der Datentechnik mit praktischer Pipeline-Entwicklung und Produktionsabläufen

• Starke Kenntnisse in SQL und Python/PySpark für die Entwicklung von Datenpipelines

• Erfahrung im Aufbau und der Wartung von ETL/ELT-Pipelines mit Databricks, dbt, Airflow, Azure Data Factory oder gleichwertig

• Praktische Erfahrung mit Cloud-Datenplattformen, Databricks, Snowflake, BigQuery oder Redshift …

Quelle: Jobspresso (https://jobspresso.co/job/data-engineer-marketing-technology/)