Ekip Lideri, Veri Mühendisliği

DataSnipper'da Veri Platformu ekibine liderlik edecek bir Veri Mühendisliği Ekip Lideri arıyoruz.

DataSnipper'ın ürünleriyle ilgili aldığı her karar veri platformu üzerinden yürütülür: hangi arsanın özellikleri, hangi müşterilerin değer elde ettiği, neye fatura keseceğimiz, bundan sonra neyi düzelteceğimiz ve hangi yapay zeka yeteneklerinin en fazla değer kattığı. Bunu mümkün kılan sistemlere sahip iki veri mühendisinden oluşan bir ekibe liderlik edeceksiniz. Bu, büyüyen bir ürün yelpazesinde kullanım olaylarının nasıl yakalandığı, bunların Snowflake'te nasıl güvenilir modeller haline geldiği ve Müşteri Başarısı, Ürün ve GTM'nin bizi beklemeden yanıtlara nasıl ulaştığı anlamına gelir.

Bu, küçük ve yüksek sahipliğe sahip bir takımda oyuncu-antrenör rolüdür. İnsanlardan, yol haritasından ve teknik yönlendirmeden siz sorumlusunuz ve ekiple birlikte gönderim yapacak ve mimari çağrıları güvenilir bir şekilde yapacak kadar uygulamalı olursunuz. DataSnipper'da Ekip Lideri, mühendislik yönetimine giriş noktamızdır: daha küçük bir ekipte Mühendislik Müdürü ile aynı kişiler, teslimat ve ürün sorumlulukları.

Biz tüm şirkete hizmet eden bir avuç insanız, dolayısıyla ekibin ne gönderdiği kadar neyin inşa edilmeyeceğine dair kararınız da önemlidir.

DataSnipper Hakkında

DataSnipper, denetim ve finans dünyasını dönüştüren akıllı otomasyon platformunun arkasındaki itici güçtür.
2017 yılında kurulan DataSnipper hızla büyüyerek şu anda Deloitte Fast50'ye göre RESMİ OLARAK Hollanda'nın en hızlı büyüyen yazılım şirketi oldu ve yakın zamanda en son finansman turumuzda Unicorn statüsüne ulaştı. 125'ten fazla ülkede 400.000'den fazla kullanıcısı ve New York City'nin kalbindeki ikinci üssüyle DataSnipper ortalığı karıştırıyor. Ve burada durmuyoruz. DataSnipper'da her zaman kalıpların dışında düşünen yenilikçileri arıyoruz. Yeni fikirler DataSnipper'da memnuniyetle karşılanmaz; bunlar çok önemlidir.

Ekibinizin sahip olduğu şeyler

Veri Platformu ekibi üç alanda çalışır:

• Veri Platformu : doğru verileri doğru yere götüren güvenilir, ölçeklenebilir altyapı

• Dahili Analitik: her ekibin bilet olmadan verilerden haberdar olabilmesini sağlayan self-servis bir platform

• Müşteriye Yönelik Analitikler: müşterilerin DataSnipper'dan elde ettikleri değeri görmek için kullandıkları kontrol panelleri ve dışa aktarımlar

Somut olarak, Excel Eklentimizden, web uygulamalarımızdan ve ürün arka uçlarımızdan Azure Event Hubs aracılığıyla Snowflake'e akan milyarlarca kullanım olayına adım atacaksınız; madalyon ilkeleri üzerine inşa edilmiş ve dbt Cloud'da yönetilen bir dbt mülkü; Terraform tarafından yönetilen Snowflake ve Azure altyapısı; ve yapay zeka aracılarını bizim onları denetleyebileceğimizden daha hızlı gönderen bir dizi ürün ekibi.
Ayrıca düzenli bir platform yerine gerçek, adlandırılmış açık sorunlar bulacaksınız: konsolidasyonun ortasında olay yakalama, kullanıcı ilişkilendirmeye yönelik birden fazla yöntem ve tasarlanmış ancak henüz oluşturulmamış bir veri kalitesi katmanı. Bunu size önceden söylemeyi tercih ederiz.

Ne yapacaksın

Takıma liderlik et

• İki veri mühendisinden oluşan bir ekibe görevler yerine sonuçlar konusunda liderlik edin: ekiple net hedefler belirleyin ve bunun nasıl yapılacağını çözmeleri konusunda onlara güvenin

• Ekibi ölçülebilir şekilde daha iyi hale getirin: mühendislik çıtasını yükseltin, her mühendisi daha büyük sorunlara dönüştürün ve performans sorunlarını ortaya çıktıklarında doğrudan ele alın

• Düzenli olarak 1:1'ler çalıştırın, net ve zamanında geri bildirimde bulunun ve her mühendisin hedeflerini ve gelişimini sahiplenin

• Deney, öğrenme, belgeleme ve operasyonel mükemmellik kültürünü teşvik etmek

• İşe alma sürecinde yer alın ve ekibin kapsamı geliştikçe şekillenmesine yardımcı olun

Kendi yönlendirmesi ve teslimatı

• Ekibin yol haritasını şekillendirmek ve belirsiz veri taleplerini kapsamlı, iyi tanımlanmış çalışmalara dönüştürmek için Ürün, Mühendislik, Müşteri Başarısı ve GTM ile yakın işbirliği yapın.

• Tüm şirketin ihtiyaçlarına hizmet eden küçük bir ekibin ödün vermesini sağlayın: ne inşa edilmeli, ne ertelenmeli ve bir talep ne zaman bir boru hattına dönüşmemeli?

• Teknik yönü belirleyin ve ekibin sistemlerini şekillendiren mimari çağrıları yapın

• Snowflake performansını ve maliyetini, teknoloji borcunu, bağımlılıkları ve uyumluluk yükümlülüklerini (denetim günlüğü, güvenlik açığı giderme, Vanta kanıtları) görünür ve kontrol altında tutun

• Yeni bir şeyi uygulamaya ihtiyaç duyduklarında diğer mühendislik ekiplerinin başvuracağı kişi olun

Veri platformunda uygulamalı kalın

• Olay alımı mimarisine uçtan uca katkıda bulunun: Azure Event Hubs, Snowpipe, Fivetran ve paylaşılan Python/TypeScript olay istemci kitaplıklarımız

• Hacim, kaynak sayısı ve model karmaşıklığı arttıkça güvenilir kalan dbt dönüştürme işlem hatlarını oluşturun ve inceleyin

• Ürün ekiplerinin yeni özellikleri aşağı yönde sessiz bir kesinti olmadan uygulayabilmesi için olay sözleşmelerini ve şemalarını tanımlayın ve uygulayın

• Temel veri modellerini (olay, kullanıcı, lisans, şirket) geliştirin ve ürün arka uçları, MongoDB, HubSpot ve faturalandırma gibi yeni kaynakları entegre edin

• Modellenmiş verileri HubSpot, MongoDB, Postgres ve GTM raporlamasına geri gönderen ters ETL ve etkinleştirme çalışmasına rehberlik edin

Ne getiriyorsun

Liderlik

• Ekip lideri veya mühendislik yöneticisi olarak en az 1 yıl lider mühendisler: 1:1'ler, geri bildirim, hedef belirleme, performans ve geliştirme

• Güçlendirici bir liderlik tarzı: görevleri atayarak değil, sonuçlara ve güvene göre liderlik edersiniz

• Mühendislerin büyüdüğüne, ekibin çıtasını yükselttiğine ve performans sorunlarını doğrudan ele alma isteğine dair ilk kanıtlar

• Güçlü ürün yeteneği: Bir talebin çerçevelenmesine meydan okuyabilir, paydaşların ihtiyaçlarını teknik çözümlere dönüştürebilir ve yol haritasında ödünler verebilirsiniz.

Veri mühendisliği

• Uçtan uca bir veri platformu alanına sahip olma geçmişine sahip, veri mühendisliğinde 7 yıldan fazla veya yakından ilişkili bir arka uç/platform rolü

• Bulut ambarında sorgu optimizasyonu ve performans ayarlaması da dahil olmak üzere derin SQL ve güçlü Python

• Bulut veri ambarı (Snowflake kullanıyoruz) ve modern dönüşüm çerçevesi (dbt kullanıyoruz) ile üretim deneyimi

• Olay odaklı / akış alımı ve hata modları konusunda deneyim: şema kayması, çoğaltma, geç veriler, dolgular…

Kaynak: Arbeitnow (https://www.arbeitnow.nl/jobs/companies/datasnipper/team-lead-data-engineering-amsterdam-286359)