Dateningenieur

KAYAK, Teil von Booking Holdings (NASDAQ: BKNG), ist die weltweit führende Reisesuchmaschine. Mit Milliarden von Anfragen auf unseren Plattformen helfen wir Menschen, ihren perfekten Flug, Aufenthalt, Mietwagen und Urlaubspaket zu finden. Außerdem transformieren wir Geschäftsreisen mit einer neuen Geschäftsreiselösung: KAYAK for Business.
Als Mitarbeiter von KAYAK sind Sie Teil eines Reiseunternehmens, das ein Portfolio globaler Metasuchmarken betreibt, darunter unter anderem Momondo, Cheapflights und HotelsCombined. Vom Start-up bis zum Branchenführer steht Innovation bei uns im Mittelpunkt und jeder Mitarbeiter hat die Möglichkeit, sich einen Namen zu machen. Unser Fokus liegt auf dem Aufbau der besten Reisesuchmaschine, um es jedem einfacher zu machen, die Welt zu erleben.
KAYAK sucht einen Dateningenieur, der unternehmensweit die vertrauenswürdige Datengrundlage für maschinelles Lernen aufbaut.
Sie arbeiten mit Datenwissenschaftlern zusammen, um deren Modellierungsanforderungen zu verstehen und herauszufinden, was die verfügbaren Daten unterstützen können (und was nicht). Sie wandeln umfangreiche Rohdaten in produktionsbereite Datensätze um und erstellen die skalierbaren Pipelines, die sie zuverlässig und wiederverwendbar machen. Durch Ihre Arbeit in den Bereichen Data Science, Data Engineering und Data Platform helfen Sie dabei, Datenlücken zu schließen und neue Anwendungsfälle für maschinelles Lernen in die Produktion zu bringen.
Wenn Sie daran interessiert sind, mitzugestalten, wie Teams bei KAYAK Daten nutzen, um maschinelles Lernen aufzubauen und zu skalieren, würden wir uns freuen, von Ihnen zu hören.
In dieser Rolle müssen Sie drei Tage pro Woche in unserem Berliner Büro arbeiten.

In dieser Rolle werden Sie:

• Arbeiten Sie mit den Data Science-Teams zusammen und helfen Sie dabei, Modellierungsanforderungen in Datensatzanforderungen umzusetzen. Arbeiten Sie dann mit Data Engineering und Data Platform zusammen, um grundlegende Pipelines in ML-fähige Datensätze zu erweitern.

• Entwerfen Sie skalierbare und effiziente Datensatz-Workflows und stellen Sie die Zuverlässigkeit der Pipeline durch Validierung, Überwachung und Alarmierung sicher. Probleme diagnostizieren und lösen.

• Liefern Sie produktionsbereite Datenlösungen, die ML-Anwendungen ermöglichen und reale Auswirkungen auf die Benutzererfahrung und wichtige Geschäftskennzahlen haben.

• Identifizieren Sie Lücken und Chancen und tragen Sie zu technischen Entscheidungen und Roadmap-Prioritäten bei, die die Datengrundlage für aktuelle und zukünftige ML-Anwendungsfälle stärken.

• Arbeiten Sie über die Bereiche Data Science, Engineering und Datenplattform hinweg zusammen und kommunizieren Sie technische Entscheidungen, Erkenntnisse und Kompromisse klar und prägnant an technische und nicht-technische Zielgruppen.

Bitte bewerben Sie sich, wenn Sie:

• Starke technische Grundlagen in den Bereichen Datentechnik, Softwaretechnik und Systemdesign, gestützt durch eine Erfolgsbilanz beim Aufbau und Betrieb zuverlässiger, großer Datenpipelines. Nachgewiesene Fähigkeiten sind wichtiger als akademische Qualifikationen.

• Praktische Erfahrung in der Entwicklung von Produktionsdatenpipelines mit der Fähigkeit, die angesprochenen Probleme, Ihre spezifischen Beiträge und die daraus resultierenden Auswirkungen klar zu erläutern.

• Eigenverantwortung, gesundes Urteilsvermögen und Systemdenken mit der Fähigkeit, technische, Zuverlässigkeits-, Kosten- und Risikokompromisse zu bewältigen, dabei unabhängig zu arbeiten und zu erkennen, wann Rat einzuholen ist.

• Sicherer Umgang mit KI-gestützten Arbeitsabläufen, Nutzung moderner Tools zur Verbesserung von Produktivität und Qualität bei gleichzeitiger kritischer Bewertung ihrer Ergebnisse und Einschränkungen.

• Neugier, Bescheidenheit und eine kollaborative Denkweise mit der Verpflichtung, kontinuierlich zu lernen, Wissen zu teilen und sich gemeinsam zu verbessern.

Bonusqualifikationen

• Praktische Erfahrung mit Technologien, die für den Stack von KAYAK relevant sind, wie Kafka, Flink, Iceberg, Trino, AWS, Kubernetes, Airflow, Python, SQL und schemabasierte Datenverträge.

• Erfahrung mit Feature-Stores oder Feature-Pipelines.

• Vertrautheit mit agilen Arbeitsweisen, wie Sprintplanung und Teamzeremonien.

Vorteile und Vorteile:

• Arbeiten Sie bis zu 20 Tage pro Jahr von (fast) überall aus

• Fokus auf psychische Gesundheit und Wohlbefinden:

• Vom Unternehmen bezahlte Therapiesitzungen über SpringHealth

• Vom Unternehmen bezahltes Abonnement für HeadSpace

• Eine unternehmensweite Woche im Jahr – das gesamte Team tankt neue Energie (und kehrt ohne Arbeitsstau zurück!)

• Keine Besprechung freitags

• Bezahlter Elternurlaub

• Bezahlte ehrenamtliche Zeit

• Konzentrieren Sie sich auf Ihre Karriereentwicklung:

• Entwicklungsdollar

• Führungskräfteentwicklung

• Zugriff auf Tausende von On-Demand-E-Learning-Kursen

• Reiserabatte

• Mitarbeiterressourcengruppen

• 6 Wochen bezahlter Urlaub + ein freier Tag zum Geburtstag

• Kostenloses Mittagessen an 2 Tagen pro Woche

• Beiträge zur Altersvorsorge

• Subventionen für den öffentlichen Nahverkehr

• Fahrradleasingprogramm

• Monatliche gesellschaftliche Veranstaltungen, donnerstags Happy Hour, Sportmannschaften

• Ein tolles Büro in Friedrichshain, Berlin

Inklusion
Bei KAYAK möchten wir, dass jeder den Raum hat, zu wachsen, Ideen auszutauschen und großartige Arbeit zu leisten. Deshalb konzentrieren wir uns darauf, die besten Talente aus allen Lebensbereichen und mit unterschiedlichen Erfahrungen einzustellen, sie gut zu unterstützen und sicherzustellen, dass niemand das Gefühl hat, in eine bestimmte Schublade passen zu müssen, um hierher zu gehören.
Benötigen Sie Anpassungen für das Vorstellungsgespräch, die Bewerbung oder den Job? Kein Problem – geben Sie uns einfach Bescheid. Wir haben Sie.
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Weitere englischsprachige Jobs in Deutschland finden Sie auf Arbeitnow

Quelle: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.com/jobs/companies/kayak/data-engineer-berlin-58843)