Инженер данных

KAYAK, входящая в состав Booking Holdings (NASDAQ: BKNG), является ведущей в мире поисковой системой для путешествий. Обрабатывая миллиарды запросов на наших платформах, мы помогаем людям найти идеальный рейс, проживание, аренду автомобиля и турпакет. Мы также трансформируем деловые поездки с помощью нового решения для корпоративных путешествий KAYAK for Business.
Будучи сотрудником KAYAK, вы будете частью туристической компании, которая управляет портфелем глобальных метапоисковых брендов, включая Momondo, Cheapflights и HotelsCombined и других. От стартапа до лидера отрасли инновации лежат в основе нашей деятельности, и каждый сотрудник имеет возможность оставить свой след. Мы сосредоточены на создании лучшей поисковой системы для путешествий, чтобы каждому было проще познавать мир.
KAYAK ищет инженера по данным для создания надежной базы данных, лежащей в основе машинного обучения, во всей компании.
Вы будете сотрудничать с учеными, работающими с данными, чтобы понять их потребности в моделировании и то, что доступные данные могут (и не могут) поддерживать. Вы преобразуете крупномасштабные необработанные данные в готовые к использованию наборы данных и создадите масштабируемые конвейеры, которые сделают их надежными и пригодными для повторного использования. Работая в сфере Data Science, Data Engineering и Data Platform, вы поможете устранить пробелы в данных и внедрить в производство новые варианты использования машинного обучения.
Если вам интересно узнать, как команды KAYAK используют данные для построения и масштабирования машинного обучения, мы будем рады услышать ваше мнение.
Эта должность должна будет работать в нашем берлинском офисе 3 дня в неделю.

В этой роли вы будете:

• Сотрудничайте с командами специалистов по обработке данных и помогайте преобразовать потребности моделирования в требования к наборам данных, а затем сотрудничайте с Data Engineering и Data Platform, чтобы расширить базовые конвейеры до наборов данных, готовых к машинному обучению.

• Разрабатывать масштабируемые и эффективные рабочие процессы с наборами данных и обеспечивать надежность конвейера посредством проверки, мониторинга и оповещения; диагностировать и решать проблемы.

• Предлагайте готовые к использованию решения для работы с данными, которые позволяют применять приложения машинного обучения и оказывают реальное влияние на взаимодействие с пользователем и ключевые бизнес-показатели.

• Выявлять пробелы и возможности, способствуя принятию технических решений и приоритетам дорожной карты, которые укрепляют базу данных для текущих и будущих сценариев использования ML.

• Сотрудничать в области науки о данных, проектирования и платформы данных, четко и лаконично сообщая технические решения, выводы и компромиссы технической и нетехнической аудитории.

Пожалуйста, подайте заявку, если у вас есть:

• Прочные технические основы в области обработки данных, разработки программного обеспечения и проектирования систем, подкрепленные опытом создания и эксплуатации надежных крупномасштабных конвейеров данных. Продемонстрированные способности имеют большее значение, чем академические дипломы.

• Практический опыт разработки конвейеров производственных данных с возможностью четко объяснить решаемые проблемы, ваш конкретный вклад и конечный результат.

• Ответственность, здравое суждение и системное мышление, а также способность находить компромиссы в технических вопросах, надежности, стоимости и рисках, работая независимо и понимая, когда следует обратиться за советом.

• Свободное владение рабочими процессами с использованием искусственного интеллекта, использование современных инструментов для повышения производительности и качества, а также критическая оценка их результатов и ограничений.

• Любопытство, смирение и готовность к сотрудничеству, стремление к постоянному обучению, обмену знаниями и совместному совершенствованию.

Бонусные квалификации

• Практический опыт работы с технологиями, имеющими отношение к стеку KAYAK, такими как Kafka, Flink, Iceberg, Trino, AWS, Kubernetes, Airflow, Python, SQL и контрактами данных на основе схемы.

• Опыт работы с хранилищами функций или конвейерами функций.

• Знакомство с методами работы Agile, такими как планирование спринтов и командные церемонии.

Преимущества и льготы:

• Работайте (почти) где угодно до 20 дней в году.

• Сосредоточьтесь на психическом здоровье и благополучии:

• Оплачиваемые компанией сеансы терапии через SpringHealth.

• Оплачиваемая компанией подписка на HeadSpace.

• Выходные для всей компании в году — вся команда полностью заряжается (и возвращается без кучи работы!)

• Никаких встреч по пятницам.

• Оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком

• Оплачиваемое волонтерское время

• Сосредоточьтесь на своем карьерном росте:

• Доллары развития

• Развитие лидерства

• Доступ к тысячам электронных курсов по запросу.

• Туристические скидки

• Ресурсные группы сотрудников

• 6 недель оплачиваемого отпуска + выходной на день рождения.

• Бесплатный обед 2 дня в неделю.

• Взносы в пенсионный план

• Субсидии на общественный транспорт

• Программа аренды велосипедов.

• Ежемесячные общественные мероприятия, «счастливые часы» по четвергам, спортивные команды.

• Великолепный офис во Фридрихсхайн, Берлин.

Включение
В KAYAK мы хотим, чтобы у каждого было пространство для роста, обмена идеями и отличной работы. Вот почему мы стремимся нанимать лучших талантов из всех слоев общества и опыта, хорошо их поддерживать и следить за тем, чтобы никто не чувствовал, что он должен соответствовать шаблону, чтобы принадлежать здесь.
Нужны какие-либо корректировки на собеседовании, заявлении или на работе? Нет проблем – просто сообщите нам. У нас есть ты.
#LI-AS1
Найдите больше англоговорящих вакансий в Германии на Arbeitnow

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