Engineering Manager - Datenplattform (m/w/d)

Bei AutoScout24 baut und betreibt unser Data Platform Engineering-Team die AWS-basierte Plattform, die es Teams im gesamten Unternehmen ermöglicht, unabhängig mit Daten zu arbeiten. Basierend auf Data Mesh-Prinzipien bietet es die Infrastruktur, Self-Service-Tools und Governance, die es Domänenteams ermöglichen, ihre Datenprodukte zu besitzen und zu verwalten.

Als Engineering Manager leiten Sie das Team, das für die Entwicklung und den Betrieb dieser Plattform verantwortlich ist. Die Rolle kombiniert Personalführung mit starkem technischem Engagement, von Architektur und komplexen technischen Problemen bis hin zu Zuverlässigkeit, Leistung und Kostenoptimierung.
Wir machen KI auch zu einem nativen Bestandteil der Funktionsweise unserer Data Engineering-Organisation und der Art und Weise, wie Menschen unsere Plattform nutzen. Dazu gehört, KI direkt in die täglichen Arbeitsabläufe von Dateningenieuren und Analyseingenieuren zu integrieren und die Plattform intelligenter, benutzerfreundlicher und für Geschäftsanwender zugänglicher zu machen.

Was du tun wirst

• Bauen Sie ein Team auf, das Verantwortung übernimmt, fundierte technische Entscheidungen trifft und unabhängig liefert.

• Entwickeln Sie unsere AWS-basierte Datenplattform weiter und treffen Sie Entscheidungen zu Architektur, Zuverlässigkeit, Leistung, Sicherheit und Kosten.

• Arbeiten Sie gemeinsam mit Ingenieuren an komplexen technischen Problemen, einschließlich praktischer Umsetzung bei Bedarf.

• Entwickeln und verbessern Sie Self-Service-Funktionen für Datenpipelines, Datensatzerkennung, Zugriffsverwaltung und Datenqualitätsüberwachung.

• Stärken Sie unsere Data Mesh-Implementierung, einschließlich Domänenbesitz, Datenverträge, Zugriffskontrollen und föderierte Governance.

• Verbessern Sie die Qualität, Herkunft und Beobachtbarkeit der Daten durch Automatisierung und Kontrollen auf Plattformebene.

• Arbeiten Sie eng mit Produkt-, Analytics-Engineering-, Data Governance- und Geschäftsinteressenvertretern zusammen, um Probleme zu verstehen und Lösungen zu entwickeln.

• Integrieren Sie KI in bestehende Engineering-Tools und Arbeitsabläufe im Bereich Data Engineering und Analytics Engineering und verbessern Sie so die Art und Weise, wie Teams Pipelines entwickeln, Datenmodelle erstellen, Änderungen testen, Code überprüfen und Fehler beheben.

• Bauen Sie KI-Funktionen direkt in die Datenplattform ein und helfen Sie Benutzern, Datensätze zu entdecken und zu verstehen, mit Daten in natürlicher Sprache zu arbeiten, Probleme zu untersuchen und Aufgaben zu erledigen, die zuvor technisches Wissen oder manuelle Schritte erforderten.

Was wir suchen

• Über 5 Jahre Erfahrung als Engineering Manager mit einer starken Erfolgsbilanz bei der Einstellung, dem Coaching und der Entwicklung von Engineering-Teams.

• Fundierter Software- oder Daten-Engineering-Hintergrund mit aktueller praktischer technischer Erfahrung und der Fähigkeit, zu komplexen technischen Entscheidungen beizutragen.

• Umfangreiche praktische Erfahrung mit KI-Entwicklungstools wie Claude Code, Codex, Cursor oder ähnlichem. Sie nutzen diese Tools umfassend in Ihrer eigenen Engineering-Arbeit und wissen, wie Sie sie über die grundlegende Codegenerierung hinaus effektiv nutzen können.

• Nachgewiesene Erfahrung in der Integration von KI in Engineering-Workflows im gesamten SDLC, ideal für Data-Engineering- oder Analytics-Engineering-Teams. Sie haben Lösungen implementiert, die Ingenieure tatsächlich in ihrer täglichen Arbeit nutzen, und können erklären, wie sie die Effizienz verbessert haben.

• Erleben Sie den Einbau von KI-Funktionalität in interne Plattformen oder Produkte, anstatt nur eigenständige Chatbots zu entwickeln. Sie wissen, wie Sie KI in vorhandene Tools, Daten, Metadaten, Berechtigungen und Workflows integrieren, um Benutzern komplexe Aufgaben zu erleichtern.

• Eine Produktmentalität mit der Fähigkeit, Geschäfts- und Benutzeranforderungen zu verstehen, vorgeschlagene Lösungen zu hinterfragen und effektiv mit dem Produkt und anderen Stakeholdern zusammenzuarbeiten.

• Umfassende AWS-Expertise, insbesondere im Design, Aufbau und Betrieb von Produktionsdatenplattformen unter Verwendung von Diensten wie S3, Glue, Athena, IAM, MWAA und Lake Formation.

• Ausgeprägtes Verständnis von Data-Lake- und Lakehouse-Architekturen, einschließlich Speicherung, Verarbeitung, Metadaten, Sicherheit, Leistung und Kosten.

• Erfahrung im Betrieb großer Datenplattformen, in der Behebung von Produktionsproblemen und in der Verbesserung von Zuverlässigkeit und Effizienz.

• Kenntnisse in Python und SQL sowie praktische Erfahrung in Infrastruktur als Code, CI/CD, Tests und Best Practices für die Softwareentwicklung.

• Praktische Erfahrung mit Data Mesh-Prinzipien, dezentralem Dateneigentum, Self-Service-Dateninfrastruktur und föderierter Governance.

• Erfahrung in der Implementierung von Datenqualität, Datenverträgen, Beobachtbarkeit und Zugriffskontrollen innerhalb von Produktionsdatenplattformen.

• Starke Kommunikations- und Führungsqualitäten mit der Fähigkeit, Ingenieure weiterzuentwickeln, Verantwortung zu delegieren und ein effektives, unabhängiges Team aufzubauen.

Eine Kultur des Wachstums

Mit über 50 vertretenen Nationalitäten sind wir stolz darauf, Menschen mit unterschiedlichem Hintergrund in unserer wachsenden Gemeinschaft willkommen zu heißen, und wir finden immer neue Wege, um den Menschen das Gefühl zu geben, willkommen und einbezogen zu sein. Hier erhalten Sie die Werkzeuge, Schulungen und Unterstützung, die Sie benötigen, um auf die für Sie geeignete Weise zu arbeiten, neue Fähigkeiten zu erlernen und Ihr Potenzial auszuschöpfen.

Bewerben Sie sich jetzt für eine Karriere, in der Sie unser Geschäft vorantreiben und Ihre Zukunft gestalten können.
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Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.com/jobs/companies/autoscout24/engineering-manager-data-platform-109835)