Leitender Dateningenieur

Über Nebius:

Nebius leitet eine neue Ära der Cloud-Infrastruktur für die globale KI-Wirtschaft ein. Wir bauen eine Full-Stack-KI-Cloud-Plattform auf, die Entwickler und Unternehmen von der Daten- und Modellschulung bis hin zur Produktionsbereitstellung unterstützt, ohne die Kosten und Komplexität des Aufbaus einer großen internen KI/ML-Infrastruktur.

Von Ingenieuren für Ingenieure gebaut. Von der groß angelegten GPU-Orchestrierung bis zur Inferenzoptimierung beherrschen wir die schwierigen Probleme in den Bereichen Rechenleistung, Speicher, Netzwerk und angewandte KI.

Wir sind an der Nasdaq (NBIS) notiert und haben unseren Hauptsitz in Amsterdam. Wir verfügen über eine globale Präsenz mit Forschungs- und Entwicklungszentren in Europa, Großbritannien, Nordamerika und Israel. Zu unserem über 1.500-köpfigen Team gehören Hunderte von Ingenieuren mit umfassendem Fachwissen in den Bereichen Hardware, Software und KI-Forschung und -Entwicklung.

Die Rolle

Das Data Engineering-Team baut und betreibt die Datenplattform, die Analysen, Business Intelligence, Betriebsberichte und datengesteuerte Produkte bei Nebius unterstützt. Wir erfassen Daten aus internen und externen Systemen, entwickeln zuverlässige Transformationspipelines und Datenmodelle und stellen vertrauenswürdige Datensätze für Geschäfts- und Produktteams zur Verfügung.

Wir suchen einen Senior Data Engineer, der wesentliche Teile unserer Datenplattform besitzt und komplexe Datenprodukte durchgängig liefert. Sie werden mehrdeutige Geschäftsanforderungen in pragmatische technische Lösungen umwandeln, Kompromisse bei Architektur und Implementierung eingehen und die Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit unseres Datenökosystems verbessern.

Sie arbeiten eng mit den Produkt-, Plattform- und Geschäftsteams zusammen und helfen ihnen dabei, Daten effektiv zu nutzen. Gleichzeitig stellen Sie sicher, dass unsere Systeme auch während des Wachstums von Nebius wartbar und vertrauenswürdig bleiben.

Ihre Aufgaben:

• Sie sind für das Design, die Bereitstellung und den Betrieb komplexer Datenpipelines, Datensätze und Plattformkomponenten verantwortlich.

• Übersetzen Sie geschäftliche und analytische Anforderungen in skalierbare Datenmodelle, zuverlässige Datenprodukte und klare technische Pläne.

• Entwerfen und entwickeln Sie Datenarchitektur-, Speicher-, Verarbeitungs- und Orchestrierungsmuster für große Arbeitslasten.

• Verbessern Sie die Datenqualität, Beobachtbarkeit, Herkunft und Reaktion auf Vorfälle für kritische Datensätze und Pipelines.

• Untersuchen und lösen Sie herausfordernde Leistungs-, Zuverlässigkeits- und Datenkorrektheitsprobleme in der Produktion.

• Etablieren Sie wiederverwendbare Tools, Konventionen und Automatisierung, die die technische Produktivität verbessern und das Betriebsrisiko verringern.

• Arbeiten Sie mit Produktteams und Geschäftsinteressengruppen zusammen, um Datenverträge, Prioritäten und Erfolgskriterien zu definieren.

• Tragen Sie durch Entwurfsüberprüfungen, durchdachte Kompromisse und Dokumentation zur technischen Ausrichtung bei.

• Unterstützen und betreuen Sie andere Ingenieure durch Überprüfungen, Paarbildung und Wissensaustausch.

• Nehmen Sie an der Bereitschaftsrotation teil und übernehmen Sie die Verantwortung für die Verbesserung des Betriebszustands der von Ihnen unterstützten Systeme.

Must-haves:

• 5+ Jahre Erfahrung in der Datentechnik, Backend-Technik oder einer verwandten Rolle; oder gleichwertige Erfahrung in der Bereitstellung und dem Betrieb von Produktionsdatensystemen.

• Nachgewiesene Erfahrung in der unabhängigen Bereitstellung komplexer Datenpipelines oder Datenplattformfunktionen von der Problemdefinition bis zum Produktionsbetrieb.

• Starke Python- und SQL-Kenntnisse, einschließlich des Schreibens wartbaren Produktionscodes und der Optimierung nicht trivialer Abfragen.

• Praktische Erfahrung mit Workflow-Orchestrierungstools wie Airflow, Prefect oder Dagster.

• Ausgeprägtes Verständnis der Datenmodellierung, einschließlich der Gestaltung wartbarer Analysemodelle und Datenverträge für mehrere Verbraucher.

• Solide Kenntnisse über Datenarchitekturen und Speichersysteme, einschließlich der Kompromisse zwischen verschiedenen Verarbeitungs- und Speicheransätzen.

• Erfahrung im Design für Zuverlässigkeit: Tests, Überwachung, Validierung der Datenqualität, Alarmierung, Debugging und Lösung von Vorfällen.

• Fähigkeit, technische Entscheidungen bei Unklarheiten zu treffen, Kompromisse klar zu erklären und effektiv mit Ingenieuren und nicht-technischen Stakeholdern zusammenzuarbeiten

Nice-to-haves:

• Erfahrung mit Echtzeit- oder ereignisgesteuerten Datenplattformen und Streaming-Technologien.

• Erfahrung im Aufbau oder Betrieb cloudnativer Dienste mit Docker und Kubernetes.

• Vertrautheit mit Infrastructure as Code, insbesondere Terraform.

• Erfahrung mit Datenverwaltung, Zugriffskontrolle, Datenschutz und Compliance-Anforderungen wie DSGVO oder SOC 2.

• Erfahrung mit Datenbeobachtbarkeit und Qualitätstools oder Frameworks, wie z. B. Great Expectations.

• Erleben Sie die Verbesserung technischer Standards durch gemeinsam genutzte Bibliotheken, Plattformtools, technische Dokumentation oder Mentoring.

Als Teil des Prozesses führen wir Coding-Interviews durch.

Vorteile und Vorteile:

• Wettbewerbsfähige Vergütung

• Karrierewachstum und Lernmöglichkeiten

• Flexibilität und Eigenverantwortung

• Kollaborative und innovative Kultur

• Möglichkeit, an wirkungsvollen KI-Projekten zu arbeiten

• Internationales Umfeld und talentierte Teams

Wie ist es, bei Nebius zu arbeiten:

Schnelllebig – Mutiges Denken – Ständiges Wachstum – Bedeutende Wirkung – Vertrauen und echte Eigenverantwortung – Chance, die Zukunft der KI zu gestalten

Erklärung zur Chancengleichheit:

Nebius ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert. Wir setzen uns dafür ein, einen integrativen und vielfältigen Arbeitsplatz zu fördern und in allen Beschäftigungsbereichen gleiche Beschäftigungsmöglichkeiten zu bieten. Wir diskriminieren nicht aufgrund von Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht (einschließlich Schwangerschaft), nationaler Herkunft, Abstammung, Alter, Behinderung, genetischen Informationen, Familienstand, Veteranenstatus, sexueller Orientierung, Geschlechtsidentität oder -ausdruck oder anderen durch geltendes Recht geschützten Merkmalen.

Bewerber müssen eine Arbeitserlaubnis in dem Land haben, in dem sie sich bewerben, und müssen als Einstellungsvoraussetzung einen Nachweis über die Beschäftigungsberechtigung vorlegen.

Wenn Sie während des Bewerbungsprozesses eine Unterkunft benötigen, teilen Sie uns dies bitte mit.

Quelle: Jobicy (https://jobicy.com/jobs/156537-senior-data-engineer-5)