Ingénieur de données

KAYAK, qui fait partie de Booking Holdings (NASDAQ : BKNG), est le premier moteur de recherche de voyages au monde. Avec des milliards de requêtes sur nos plateformes, nous aidons les gens à trouver le vol, le séjour, la voiture de location et le forfait vacances qui leur conviennent. Nous transformons également les voyages d'affaires avec une nouvelle solution de voyages d'affaires, KAYAK for Business.
En tant qu'employé de KAYAK, vous ferez partie d'une agence de voyage qui exploite un portefeuille de marques mondiales de méta-recherche, notamment momondo, Cheapflights et HotelsCombined, entre autres. De la start-up au leader de l'industrie, l'innovation est au cœur de nos préoccupations et chaque employé a la possibilité de laisser sa marque. Notre objectif est de créer le meilleur moteur de recherche de voyages pour permettre à chacun de découvrir plus facilement le monde.
KAYAK recherche un ingénieur de données pour construire la base de données fiable derrière l'apprentissage automatique dans l'ensemble de l'entreprise.
Vous collaborerez avec des data scientists pour comprendre leurs besoins en matière de modélisation et ce que les données disponibles peuvent (et ne peuvent pas) prendre en charge. Vous transformerez des données brutes à grande échelle en ensembles de données prêts pour la production et créerez des pipelines évolutifs qui les rendront fiables et réutilisables. En travaillant dans les domaines de la science des données, de l'ingénierie des données et de la plateforme de données, vous contribuerez à combler les lacunes en matière de données et à mettre en production de nouveaux cas d'utilisation de l'apprentissage automatique.
Si vous souhaitez façonner la manière dont les équipes de KAYAK utilisent les données pour créer et faire évoluer l'apprentissage automatique, nous serions ravis d'avoir votre avis.
Ce rôle devra travailler depuis notre bureau de Berlin 3 jours par semaine.

Dans ce rôle, vous :

• Collaborez avec les équipes de science des données et aidez à traduire les besoins de modélisation en exigences en matière d'ensembles de données, puis collaborez avec Data Engineering et Data Platform pour étendre les pipelines fondamentaux en ensembles de données prêts pour le ML.

• Concevoir des flux de travail d'ensemble de données évolutifs et efficaces et assurer la fiabilité du pipeline grâce à la validation, à la surveillance et aux alertes ; diagnostiquer et résoudre les problèmes.

• Expédiez des solutions de données prêtes pour la production qui activent les applications ML et ont un impact réel sur l'expérience utilisateur et les indicateurs commerciaux clés.

• Identifier les lacunes et les opportunités, en contribuant aux décisions techniques et aux priorités de la feuille de route qui renforcent la base de données pour les cas d'utilisation actuels et futurs du ML.

• Collaborer entre la science des données, l'ingénierie et la plateforme de données, en communiquant les décisions techniques, les résultats et les compromis de manière claire et concise aux publics techniques et non techniques.

Merci de postuler si vous avez :

• Des bases techniques solides en ingénierie des données, en ingénierie logicielle et en conception de systèmes, soutenues par une expérience en matière de création et d'exploitation de pipelines de données fiables à grande échelle. Les capacités démontrées comptent plus que les diplômes universitaires.

• Expérience pratique dans le développement de pipelines de données de production, avec la capacité d'expliquer clairement les problèmes résolus, vos contributions spécifiques et l'impact qui en résulte.

• Propriété, bon jugement et pensée systémique, avec la capacité de gérer les compromis techniques, de fiabilité, de coût et de risque tout en travaillant de manière indépendante et en sachant quand demander conseil.

• Maîtrise des flux de travail assistés par l'IA, en tirant parti des outils modernes pour améliorer la productivité et la qualité tout en évaluant de manière critique leurs résultats et leurs limites.

• Curiosité, humilité et esprit de collaboration, avec un engagement à apprendre continuellement, à partager des connaissances et à s'améliorer ensemble.

Qualifications bonus

• Expérience pratique des technologies pertinentes pour la pile KAYAK, telles que Kafka, Flink, Iceberg, Trino, AWS, Kubernetes, Airflow, Python, SQL et les contrats de données basés sur des schémas.

• Expérience avec les magasins de fonctionnalités ou les pipelines de fonctionnalités.

• Familiarité avec les méthodes de travail Agile, telles que la planification de sprints et les cérémonies d'équipe.

Avantages et avantages :

• Travaillez de (presque) n'importe où jusqu'à 20 jours par an

• Mettre l'accent sur la santé mentale et le bien-être :

• Séances de thérapie payées par l'entreprise via SpringHealth

• Abonnement payé par l'entreprise à HeadSpace

• Semaine de congé par an à l'échelle de l'entreprise : toute l'équipe se ressource pleinement (et revient sans empilement de travail !)

• Pas de réunion le vendredi

• Congé parental payé

• Temps de bénévolat rémunéré

• Concentrez-vous sur l'évolution de votre carrière :

• Dollars de développement

• Développement du leadership

• Accès à des milliers de formations en ligne à la demande

• des réductions sur les voyages

• Groupes de ressources pour les employés

• 6 semaines de vacances payées + un jour de congé pour votre anniversaire

• Déjeuner gratuit 2 jours par semaine

• Cotisations au régime de retraite

• Subventions aux transports publics

• Programme de location de vélos

• Événements sociaux mensuels, happy hours du jeudi, équipes sportives

• Un superbe bureau à Friedrichshain, Berlin

Inclusion
Chez KAYAK, nous voulons que chacun ait l'espace nécessaire pour grandir, partager des idées et faire du bon travail. C’est pourquoi nous nous efforçons de recruter les meilleurs talents de tous horizons et de toutes expériences, en les soutenant bien et en veillant à ce que personne ne se sente obligé de rentrer dans un moule pour appartenir ici.
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Source : Arbeitnow (https://www.arbeitnow.com/jobs/companies/kayak/data-engineer-berlin-58843)