Leitender Analytics-Ingenieur

Vestiaire Collective ist die führende globale Plattform für begehrte Pre-Loved-Mode und ein Pionier bei der Veränderung der Art und Weise, wie Menschen Mode konsumieren.

Unsere Mission ist einfach: Kreislaufmode zur Norm und nicht zur Ausnahme zu machen. Durch Technologie, Fachwissen und eine hochengagierte globale Community ermöglichen wir Millionen von Menschen, Mode auf nachhaltigere Weise zu kaufen und zu verkaufen.

Vestiaire Collective wurde 2009 in Paris gegründet und ist heute ein globaler Marktplatz mit Niederlassungen in Paris, London, Berlin, New York, Singapur und Ho-Chi-Minh-Stadt sowie Logistikzentren in Europa, Asien und den USA.

Heute sind wir ein Team von rund 600 Menschen mit über 50 Nationalitäten, die ein gemeinsames Ziel haben: sinnvolle Veränderungen in der Modebranche voranzutreiben.

Unsere Werte Aktivismus, Transparenz, Engagement, Größe und Kollektivität prägen die Art und Weise, wie wir jeden Tag aufbauen, zusammenarbeiten und wachsen.

Über die Rolle:

Als Senior Analytics Engineer spielen Sie eine Schlüsselrolle in unserem Datenökosystem, indem Sie Rohdatensätze in klare, zuverlässige und skalierbare Datenprodukte modellieren, die die strategische Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen unterstützen.

Eingebettet in das zentrale Analytics Engineering-Team besitzen und entwickeln Sie Datenpipelines und analytische Datenprodukte, die Teams in den Bereichen Produkt, Marketing, CRM, Finanzen, Betrieb und anderen Geschäftsbereichen unterstützen.

Über die Kernentwicklung hinaus fördern Sie die Datenzuverlässigkeit, erhöhen unsere technischen Standards und experimentieren mit KI-gestützten Tools, um moderne Datenworkflows zu optimieren.

Was Sie tun werden:

• Entwerfen, erstellen und warten Sie skalierbare, leistungsstarke Datenpipelines und wiederverwendbare analytische Datenprodukte mit dbt, Snowflake und Airflow.

• Komplexe Rohdaten in strukturierte, zuverlässige und zugängliche Datenmodelle umwandeln, unterstützt durch geeignete Tests und Dokumentation, die eine Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen ermöglichen.

• Eigene analytische Datenprodukte während ihres gesamten Lebenszyklus, vom ersten Entwurf und der Bereitstellung bis hin zur kontinuierlichen Verbesserung, Weiterentwicklung und Außerbetriebnahme, unter Berücksichtigung von Leistung, Wartbarkeit und Kosten.

• Tragen Sie in Zusammenarbeit mit Data Platform Engineering zur Weiterentwicklung der technischen Grundlagen bei, die Analytics Engineering unterstützen, einschließlich CI/CD, Orchestrierung, Überwachung, Bereitstellung und Tooling-Versions-Upgrades.

• Arbeiten Sie mit Finanz-, Betriebs-, Handels-, Marketing-, CRM-, Produkt- und anderen Teams zusammen, um Geschäftsanforderungen in klare, zuverlässige und skalierbare Datenlösungen umzusetzen, indem Sie technisches Urteilsvermögen anwenden, um Anforderungen zu klären und effektive Ansätze zu empfehlen.

• Übernehmen Sie die Verantwortung für Projekte vom Entwurf bis zur Lieferung und kommunizieren Sie technische Entscheidungen und Kompromisse klar.

• Erkunden und wenden Sie KI-gestützte Engineering-Tools im gesamten Datenentwicklungslebenszyklus an, einschließlich Aufnahme, Transformation, Tests, Dokumentation und Bereitstellung.

• Helfen Sie bei der Definition und Einbettung von Best Practices für Analytics Engineering und fördern Sie eine Kultur der Qualität, Eigenverantwortung, Dokumentation, Tests und kontinuierlichen Verbesserung im gesamten Team.

Wer du bist:

• 3–5 Jahre einschlägige Erfahrung in Analytics Engineering, Data Engineering, BI Engineering oder einer ähnlichen Rolle, mit praktischer Erfahrung beim Entwerfen, Bereitstellen und Warten großer, effizienter ETL-, ELT- oder Reverse-ETL-Pipelines.

• Starke SQL- und Datentransformationsfähigkeiten (DBT), einschließlich komplexer Transformationen und modularer, wiederverwendbarer Datenmodelle.

• Erfahrung mit Snowflake, BigQuery, PostgreSQL oder einem anderen modernen Data Warehouse, mit Bewusstsein für Leistungs- und Kostenaspekte.

• Erfahrung mit Airflow oder einem vergleichbaren Tool zur Job-Orchestrierung, Planung und Abhängigkeitsverwaltung.

• Erfahrung mit Python zur Datenverarbeitung, Workflow-Automatisierung oder Entwicklung von Datentools.

• Erfahrung mit Versionskontrolle (GitHub), CI/CD, automatisierten Tests, Überwachung und Observability.

• Fähigkeit, autonom zu arbeiten, Abhängigkeiten zu verwalten und Verantwortung für Datenprodukte und technische Initiativen über ihre ursprüngliche Bereitstellung hinaus zu übernehmen.

• Fähigkeit, technische Entscheidungen und Kompromisse zu treffen und klar zu kommunizieren.

• Starke Kommunikationsfähigkeiten und die Fähigkeit, effektiv mit technischen und nichttechnischen Interessengruppen zusammenzuarbeiten.

• Praktische Erfahrung oder starkes Interesse an der Anwendung KI-gestützter Engineering-Tools auf die Datenentwicklung.

• Starke Problemlösungsmentalität und Engagement für technische Qualität.

• Vorerfahrungen mit E-Commerce-Plattformen, zweiseitigen Marktplätzen oder großvolumigen AdTech-Ökosystemen sind von Vorteil.

Was wir anbieten

• Zweckorientierte Arbeit in großem Maßstab Werden Sie Teil eines Unternehmens, das die Modebranche in Richtung Kreislaufwirtschaft umgestaltet. Sie tragen direkt dazu bei, Abfall zu reduzieren und die Lebensdauer von Luxusartikeln zu verlängern.

• Wirkungsvoller Umfang und Eigenverantwortung. Arbeiten Sie an weltweit eingesetzten Produkten, wobei Ihre Entscheidungen unmittelbare, messbare Auswirkungen auf Millionen von Benutzern in über 70 Ländern haben.

• Ein wirklich internationales Umfeld. Arbeiten Sie mit einem vielfältigen Team aus über 50 Nationalitäten in Paris, London, Berlin, New York, Singapur und Ho-Chi-Minh-Stadt zusammen.

• Karrierebeschleunigung in einem schnelllebigen Scale-up Übernehmen Sie frühzeitig Verantwortung, wachsen Sie schnell und gestalten Sie Ihren Weg als Experte oder zukünftige Führungskraft.

• Lernen und Wachstum als Priorität. Eigenes Budget, kontinuierliche Feedbackkultur und Möglichkeiten, an aktuellen Themen zu arbeiten (KI, Marktdynamik, Skalierbarkeit usw.).

• Flexible Arbeitsweisen Hybridmodell (normalerweise 2 Tage remote pro Woche), wobei Vertrauen und Autonomie im Mittelpunkt unserer Arbeitsweise stehen.

• Geben Sie zwei bezahlte Tage pro Jahr etwas zurück, um eine Sache Ihrer Wahl zu unterstützen und aktiv zu einer positiven Wirkung beizutragen, die über Ihre tägliche Arbeit hinausgeht.

• Wettbewerbsfähige Vergütung und Zusatzleistungen, einschließlich Bonus, Krankenversicherung, Essensgutscheine, Gym-Pass und zusätzliche gesetzliche Vergünstigungen, abhängig von Ihrem Standort.…

Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.fr/jobs/companies/vestiairecollective/senior-analytics-engineer-paris-422361)