Teknik Lider Veri Mühendisi

Bulut Yataklarını Benzersiz Kılan Nedir?

Cloudbeds'te sadece yazılım geliştirmiyoruz, konukseverliği dönüştürüyoruz. Platformumuz 150 ülkedeki otellere güç sağlıyor ve her yıl milyarlarca rezervasyon işliyor. Butik mülklerden büyük otel gruplarına kadar otelcilerin, yüzlerce iş ortağıyla entegre olan birleşik bir platform aracılığıyla operasyonlarını dönüştürmelerine ve ticari stratejilerini yükseltmelerine yardımcı oluyoruz. Ve bunu tamamen uzaktan çalışan bir ekiple yapıyoruz. Otelcilerin en büyük zorluklarını çözen yapay zeka destekli çözümler geliştirmek için küresel yenilikçilerle birlikte çalıştığınızı hayal edin. 2012'deki kuruluşumuzdan bu yana sürekli olarak mükemmelliğimizle tanınıyoruz, en son 2026 HotelTechAwards En İyi Otel Yönetim Yazılımı dalında en büyük ödülleri kazandık ve yeniden Deloitte'un Teknoloji Fast 500 listesine girdik, ancak daha yeni başlıyoruz.

Veri Analitiği ve BI Ekibimiz:

Snowflake, dbt, Matillion ve Sigma'da tüm şirket için analitik yürüten küçük, kıdemli ve tamamen uzaktan çalışan bir ekibiz. Hızlı hareket ediyoruz ve insanların günlük olarak kullandığı şeyleri gönderiyoruz. Eksik olduğumuz şey, borç biriktirmek yerine bileşikleri hızlandıracak temel çağrıları (mimari, platform, yönetişim, ML Ops) yapacak üst düzey bir teknik ses. Bu rol budur ve platformun nasıl çalışması gerektiğine karar vermek alışılmadık bir serbestlikle birlikte gelir.

Nasıl Etki Yaratacaksınız:

Teknik Lider Veri Mühendisimiz ve Veri Mimarımız olarak, temel Veri Analitiği platformumuzun teknik yönünü, mimari standartlarını ve veri yönetimini şekillendireceksiniz. Bu uygulamalı bir liderlik rolüdür: Veri Mühendisliği Teknik Liderimiz olarak hizmet verirken mantıksal ve fiziksel veri modelleme, depo tasarımı ve katmanlı iyileştirme (aşama → orta → mart) sahibi olarak Veri Mimarımız olarak hareket edeceksiniz.

Teknoloji yığınımızı sürekli olarak modernleştirmeye, veri hatlarımızda (DataOps/CI-CD) yazılım mühendisliği disiplinimizi yükseltmeye, bilgi işlem performansını ve maliyetleri optimize etmeye, MLOps iş akışlarını yönlendirmeye ve veri kalitesi ile güvenlik standartlarını güçlendirmeye yardımcı olacaksınız. En önemlisi, yapay zeka aracıları ve otomatik iş akışları için verilerimizi kusursuz ve güvenilir kılmak için gereken semantik katmanları, veri yapılarını ve erişim modellerini tasarlayarak yapay zekaya hazırlık girişimlerimizi yönlendireceksiniz. Veri ekosistemimizin güvenilir, ölçeklenebilir ve işe hazır olmasını sağlamak için Mühendislik, Altyapı, Veri Bilimi/ML ve iş paydaşlarıyla yakın işbirliği içinde çalışan yetenekli Analitik Mühendisler ekibi için teknik dayanak noktası olarak hizmet edeceksiniz.

Takıma Ne Getirirsiniz:

•
Veri Mimarisi ve Modelleme Sahipliği: Snowflake'te bulut veri mimarimizi ayarlayın ve geliştirin. Veri ürünleri ve pazarlar genelinde kendi veri modeli tasarımı, esnek boyutlu modeller uygulama (Yıldız Şemaları, SCD'ler, uyumlu boyutlar) ve kararları Mimari Karar Kayıtları (ADR'ler) aracılığıyla belgeleme.

•
Veri Mühendisliği Yetkinliği: Veri alma, API entegrasyonları, özel bağlayıcılar, ELT/ETL süreçleri ve işlem hattı orkestrasyonu gibi veri işlem hatlarının uçtan uca tasarımına ve yürütülmesine liderlik edin.

•
DataOps ve CI/CD Entegrasyonu: Çekme isteklerinde otomatik dbt testi, ortam izolasyonu, otomatik kimlik bilgisi yönetimi ve veri dağıtım standartları gibi özel veri disiplinini yerleştirerek mevcut Git, CI/CD ve Jira iş akışlarımızı geliştirin.

•
Yönetişim ve Gözlemlenebilirlik Stratejisi: Yönetişim modelimizin ilk temellerini geliştirin ve geliştirin. Veri kökenini izlemek, tazeliği sağlamak, bütünlüğü izlemek ve arıza uyarısını otomatikleştirmek için ölçeklenebilir Veri Kataloğu ve Veri Gözlemlenebilirliği çözümlerini değerlendirin, seçin ve uygulayın.

•
Platform Verimliliği ve Maliyet Kontrolü: Yürütme sürelerini ve bilgi işlem harcamalarını optimize etmek için Snowflake sorgu performansını, kümelemeyi ve depo boyutunu sürekli olarak ayarlayın.

•
Teknik Mentorluk ve Çevik Liderlik: Mimari rehberlik, tasarım incelemeleri ve yapıcı zorluklar yoluyla Çevik planlama çerçevemiz dahilinde Analitik Mühendislerin teknik etkinliğini artırın.

•
Yığın Modernizasyonu ve Mimari Evrimi: Veri yığınımızı modernleştirmek, optimize etmek ve esneklik eklemek için yeni araçları, çerçeveleri ve mimari modellerini sürekli olarak değerlendirin.

Sizi Başarıya Hazırlayan Nedir:

•
Kıdemli Uygulamalı Deneyim: Bulut veri ortamlarında Kıdemli Veri Mühendisi, Veri Mimarı veya Teknik Lider olarak kanıtlanmış performans geçmişi.

•
Yapay Zeka ve Temsilci Hazırlığı: Yapay zeka aracıları, makine öğrenimi ardışık düzenleri ve otomatik LLM iş akışları için veri yapılarının, anlamsal modellerin, özellik depolarının ve API/erişim katmanlarının hazırlanmasına yönelik deneyim.

•
Snowflake ve dbt Ustalığı: Snowflake'te derin uygulamalı yönetim, ayarlama ve modelleme uzmanlığının yanı sıra gelişmiş dbt uzmanlığı (makrolar, artımlı modeller, özel testler, paketler ve dbt-yerel CI/CD testi).

•
Gelişmiş SQL ve Python Becerileri: Uzman analitik SQL becerileri (sorgu yürütme planı ayarlama, pencere işlevleri, CTE'ler) ve veri hatları, komut dosyaları oluşturma ve MLOps iş akışları için güçlü Python yeterliliği.

•
Orkestrasyon ve Araç Değerlendirmesi: Platformları seçerken veya taşırken mimari dengeleri, performansı ve maliyetleri değerlendirme konusunda güçlü bir yeteneğe sahip, alım ve orkestrasyon motorlarıyla (örn. Matillion, Apache Airflow, Prefect, Dagster, Fivetran) pratik deneyim.

•
DataOps ve Yazılım Mühendisliği Disiplini: Aktif Git ve CI/CD işlem hatlarıyla çalışma deneyimi yaşayın ve bu sistemleri otomatik veri testi, dağıtım doğrulama ve güvenli kimlik bilgisi rotasyonunu içerecek şekilde genişletme konusunda bir geçmiş performansa sahip olun.

•
Eleştirel Düşünme ve Sorun Ayrıştırma: Teknik çözümlere geçmeden önce varsayımları sorgulama, tüm iş bağlamını toplama, hipotezler oluşturma ve çıktıları (özellikle AI/ML çıktıları için) titizlikle değerlendirme eğilimi.

•
Pragmatik Deneysellik: Yeni teknolojileri değerlendirmek, mimari hipotezleri test etmek ve veri yığınını modernleştirmek için hafif MVP'ler ve Kavram Kanıtları (POC'ler) oluşturma tutkusu.

Kaynak: Jobicy (https://jobicy.com/jobs/156345-tech-lead-data-engineer)