Remote Data Platform Engineer — Build SME Finance Insights

Pennylane; United States; Remote; USD 110.000 - 160.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

25 vacation days

Company shares

Home office budget

Coworking space allowance

Wellness via Gymlib

Busuu access

Apple equipment

Remote work from residence within CET±

Zusammenfassung

Pennylane ищет Data Engineer для роли, где вы будете участвовать в проектировании и реализации масштабируемых моделей данных и аналитической платформы. Ваша задача — обеспечить качество данных, интеграцию источников и поддержку бизнес-решений через продвинутые данные и сервисы.

Работа предполагает тесное взаимодействие с аналитиками и командами, развитие инфраструктуры данных и участие в проектах, где данные становятся основой для принятия решений.

Qualifikationen

• Говорить на английском языке (уровень оценивается в зависимости от отдела)
• Энергичность при работе в меняющихся условиях
• Высокий уровень сотрудничества с командой и стейкхолдерами
• Способность расставлять приоритеты в рабочих задачах по бизнес-правилам

Aufgaben

• Перевод бизнес-требований в устойчивые масштабируемые модели и сервисы данных, поддерживающие принятие решений по всей компании
• Моделирование данных как продукта и формирование структуры в нашем Data Lake по медальной архитектуре Pennylane
• Разработка и поддержка аналитической платформы: обработка данных, валидация и внедрение данных в production
• Участие в данных по управлению качеством и соблюдению стандартов
• Разработка и внедрение ETL-процессов, батчевых систем и хранилищ данных
• Сотрудничество с другими командами инженеров данных по потокам данных и инфраструктуре

Kenntnisse

English proficiency

Collaboration

Prioritization

Adaptability

Jobbeschreibung

Pennylane ищет Data Engineer для роли, где вы будете участвовать в проектировании и реализации масштабируемых моделей данных и аналитической платформы. Ваша задача — обеспечить качество данных, интеграцию источников и поддержку бизнес-решений через продвинутые данные и сервисы.

Работа предполагает тесное взаимодействие с аналитиками и командами, развитие инфраструктуры данных и участие в проектах, где данные становятся основой для принятия решений.