Veri Mühendisi

Booking Holdings'in (NASDAQ: BKNG) bir parçası olan KAYAK, dünyanın önde gelen seyahat arama motorudur. Platformlarımızdaki milyarlarca sorguyla insanların mükemmel uçuş, konaklama, kiralık araba ve tatil paketlerini bulmalarına yardımcı oluyoruz. Ayrıca yeni bir kurumsal seyahat çözümü olan KAYAK for Business ile iş seyahatini de dönüştürüyoruz.
KAYAK'ın bir çalışanı olarak momondo, Cheapflights ve HotelsCombined'in de aralarında bulunduğu küresel meta arama markalarından oluşan bir portföyü işleten bir seyahat şirketinin parçası olacaksınız. Startup'tan sektör liderine kadar inovasyon bizim merkezimizdedir ve her çalışanın kendi damgasını vurma fırsatı vardır. Odak noktamız, herkesin dünyayı deneyimlemesini kolaylaştırmak için en iyi seyahat arama motorunu oluşturmaktır.
KAYAK, şirket genelinde makine öğreniminin arkasında güvenilir veri temelini oluşturacak bir Veri Mühendisi arıyor.
Modelleme ihtiyaçlarını ve mevcut verilerin neyi destekleyebileceğini (ve destekleyemeyeceğini) anlamak için veri bilimcileriyle ortaklık kuracaksınız. Büyük ölçekli ham verileri üretime hazır veri kümelerine dönüştürecek ve bunları güvenilir ve yeniden kullanılabilir hale getiren ölçeklenebilir işlem hatlarını oluşturacaksınız. Veri Bilimi, Veri Mühendisliği ve Veri Platformu genelinde çalışarak veri boşluklarının giderilmesine ve yeni makine öğrenimi kullanım senaryolarının üretime getirilmesine yardımcı olacaksınız.
KAYAK'taki ekiplerin makine öğrenimini oluşturmak ve ölçeklendirmek için verileri nasıl kullanacağını şekillendirmekten heyecan duyuyorsanız sizden haber almak isteriz.
Bu rolün haftada 3 gün Berlin ofisimizden çalışması gerekecektir.

Bu rolde şunları yapacaksınız:

• Veri Bilimi ekipleriyle ortak olun ve modelleme ihtiyaçlarının veri kümesi gereksinimlerine dönüştürülmesine yardımcı olun, ardından temel işlem hatlarını makine öğrenimine hazır veri kümelerine genişletmek için Veri Mühendisliği ve Veri Platformu ile işbirliği yapın.

• Ölçeklenebilir ve verimli veri kümesi iş akışları tasarlayın ve doğrulama, izleme ve uyarı yoluyla işlem hattı güvenilirliğini sağlayın; Sorunları teşhis edin ve çözün.

• Makine öğrenimi uygulamalarını etkinleştiren ve kullanıcı deneyimi ile temel iş ölçümleri üzerinde gerçek dünya etkisi sağlayan, üretime hazır veri çözümleri gönderin.

• Mevcut ve gelecekteki makine öğrenimi kullanım durumları için veri temelini güçlendiren teknik kararlara ve yol haritası önceliklerine katkıda bulunarak boşlukları ve fırsatları belirleyin.

• Veri Bilimi, Mühendislik ve Veri Platformu genelinde işbirliği yaparak teknik kararları, bulguları ve ödünleri teknik ve teknik olmayan hedef kitleye açık ve net bir şekilde iletin.

Lütfen aşağıdaki özelliklere sahipseniz başvurun:

• Veri mühendisliği, yazılım mühendisliği ve sistem tasarımında güvenilir, büyük ölçekli veri hatları oluşturma ve işletme geçmişiyle desteklenen güçlü teknik temeller. Gösterilen yetenek, akademik yeterliliklerden daha önemlidir.

• Ele alınan sorunları, sizin özel katkılarınızı ve bunun sonucunda ortaya çıkan etkiyi net bir şekilde açıklama becerisine sahip, üretim veri hatları geliştirme konusunda uygulamalı deneyim.

• Bağımsız çalışırken ve ne zaman rehberlik aranacağını bilirken teknik, güvenilirlik, maliyet ve risk dengelerini yönetme becerisiyle birlikte sahiplenme, sağlam muhakeme ve sistem düşüncesi.

• Yapay zeka destekli iş akışlarında akıcılık, çıktıları ve sınırlamaları eleştirel bir şekilde değerlendirirken verimliliği ve kaliteyi artırmak için modern araçlardan yararlanma.

• Sürekli öğrenmeye, bilgiyi paylaşmaya ve birlikte gelişmeye bağlılıkla birlikte merak, alçakgönüllülük ve işbirlikçi bir zihniyet.

Bonus nitelikleri

• Kafka, Flink, Iceberg, Trino, AWS, Kubernetes, Airflow, Python, SQL ve şema tabanlı veri sözleşmeleri gibi KAYAK yığınıyla ilgili teknolojiler konusunda uygulamalı deneyim.

• Özellik depoları veya özellik ardışık düzenleri konusunda deneyim.

• Sprint planlama ve takım törenleri gibi Çevik çalışma yöntemlerine aşinalık.

Avantajlar ve Avantajlar:

• Yılda 20 güne kadar (neredeyse) her yerden çalışın

• Ruh sağlığı ve esenliğine odaklanın:

• SpringHealth aracılığıyla şirket tarafından ödenen terapi seansları

• HeadSpace'e şirket tarafından ödenen abonelik

• Şirket çapında bir yıllık izin - tüm ekip tamamen yeniden şarj olur (ve iş yığılması olmadan geri döner!)

• Cuma günleri toplantı yapılmaz

• Ücretli ebeveyn izni

• Ücretli gönüllü zamanı

• Kariyer gelişiminize odaklanın:

• Kalkınma Doları

• Liderlik gelişimi

• Binlerce isteğe bağlı e-öğrenmeye erişim

• Seyahat İndirimleri

• Çalışan Kaynak Grupları

• 6 hafta ücretli tatil + doğum gününüz için bir günlük izin

• Haftada 2 gün ücretsiz öğle yemeği

• Emeklilik planı katkıları

• Toplu taşıma sübvansiyonları

• Bisiklet kiralama programı

• Aylık sosyal etkinlikler, perşembe günleri indirimli içki saatleri, spor takımları

• Friedrichshain, Berlin'de harika bir ofis

Dahil etme
KAYAK'ta herkesin büyüyebileceği, fikir paylaşabileceği ve harika işler yapabileceği alana sahip olmasını istiyoruz. Bu nedenle hayatın her kesiminden ve deneyimlerinden en iyi yetenekleri işe almaya, onları iyi bir şekilde desteklemeye ve kimsenin buraya ait olmak için bir kalıba uymak zorunda hissetmemesini sağlamaya odaklanıyoruz.
Mülakat, başvuru veya iş için herhangi bir ayarlamaya mı ihtiyacınız var? Sorun değil - bize haber vermeniz yeterli. Seni yakaladık.
#LI-AS1
Arbeitnow'da Almanya'da daha fazla İngilizce Konuşan İş İlanı bulun

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