Wer wir sind
Der Spezialist für Nachhaltigkeitssoftware, AMCS, hat seinen Hauptsitz in Irland und Niederlassungen in Europa, den USA und Australasien. Mit über 1.300 hochqualifizierten Mitarbeitern in 22 Ländern spezialisieren wir uns auf die Bereitstellung von Technologielösungen zur Förderung einer CO2-neutralen Zukunft.
Was wir tun
Unsere innovativen SaaS-Lösungen steigern die Effizienz und fördern die Nachhaltigkeit in ressourcenintensiven Branchen. Über 5.000 Kunden in 23 Ländern profitieren bereits von unserer Performance Sustainability Software, die sicherstellt, dass wir praktische Lösungen für bessere Rentabilität und ökologische Resilienz weltweit liefern.
Die Rolle
Wir suchen einen hochqualifizierten und motivierten Data Engineering Manager für unser dynamisches Engineering-Team. In einer agilen Umgebung leiten Sie Teams von Data Engineers und Data Scientists, die an unserer nächsten Generation der Unified Data Platform arbeiten.
Dies ist eine Gelegenheit, zur Gestaltung und dem Aufbau unserer Datenplattform mit den neuesten technologischen Fortschritten und Methoden beizutragen. Neben der Leitung der Teams und der Umsetzung der Plattform arbeiten Sie auch mit Datenarchitekten und Produktmanagern zusammen , um unternehmensreife Lösungen zu liefern .
Eine starke Arbeitsmoral mit einer Anpack-Einstellung wird erwartet, ebenso wie eine Kultur freundlicher Zusammenarbeit und Teamarbeit. Sie fördern kontinuierliche Verbesserung und leistungsstarke Teams. Sie werden sich für KPIs interessieren und die Leistung von Einzelpersonen und Teams überwachen . Sie werden ein großes Interesse daran haben, Dinge richtig zu machen und für Neue Herausforderungen anzunehmen.
Der ideale Kandidat verfügt über einen starken Data-Engineering-Hintergrund und ein tiefes Verständnis dafür, wie Data Platforms wirklich funktionieren. Als Data Engineering Manager führen und begleiten Sie nicht nur unsere Ingenieure, sondern nehmen auch an architektonischen und wichtigen Entscheidungsforen bezüglich der Wahl der Technologien, des Designansatzes und der Produktroadmap teil. Sie legen einen starken Fokus auf die Zuverlässigkeit und Leistung unserer Systeme, die auf ein positives Kundenerlebnis ausgerichtet sind.
Wichtige Aufgaben
Sie verfügen über ein gutes Verständnis von Cloud-Plattformen und deren zugehörigen Datenangeboten, um zur Gestaltung beizutragen und die Implementierung skalierbarer, widerstandsfähiger Datenarchitekturen in Azure Fabric und GCP zu leiten
Überwachen Sie End-to-End-Data-Engineering-Projekte, verwalten Sie Zeitpläne, Ergebnisse und die Kommunikation mit den Stakeholdern
Arbeiten Sie mit Produkt- und Betriebsteams zusammen, um Datenstrategien an sich entwickelnde Geschäftsziele anzupassen
Sicherstellen Sie qualitativ hochwertigen Code mit hohem Code-Abdeckungsniveau , der den besten technischen Praktiken entspricht
Datenqualität, Integrität und Sicherheitsstandards über alle Pipelines und Speicherschichten hinweg etablieren und durchsetzen
Betreue, coache und baue ein leistungsstarkes Team von Dateningenieuren aus, das Best Practices in Code-Review, Testing und Dokumentation fördert
Bewerten Sie sich entwickelnde Datentechnologien (z. B. Fabric, BigQuery usw.) und integrieren Sie neue Werkzeuge, um Leistung und Kosten zu optimieren
Definieren und verfolgen Sie wichtige Kennzahlen für Pipeline-Gesundheit, Datenaktualität und Systemleistung – und treiben Sie kontinuierliche Verbesserungen voran
Arbeiten Sie mit den Teams für Architektur, DevOps und Platform Engineering zusammen, um Deployments zu automatisieren, Governance durchzusetzen und die Einhaltung regulatorischer Anforderungen sicherzustellen
Gewährleisten Sie Datensicherheit, Datenschutz und die Einhaltung aller geltenden Richtlinien und Standards.
Anforderungen
Bachelor- oder Masterabschluss in Data Engineering, Informatik oder einem verwandten Fachgebiet oder gleichwertige praktische Erfahrung.
8+ Jahre Erfahrung in einer Data Engineering oder verwandter Rolle, davon mindestens 2 Jahre im Management von Teams oder Team.
Tiefes Verständnis für verteilte Systeme, Datenmodellierung und cloud-native Architekturen.
Gutes Wissen und Verständnis von Cloud-Plattformen (Azure, GCP) mit nachweislicher Expertise im Fabric-Angebot und/oder BigQuery.
Kompetenz im Umgang mit Werkzeugen für ETL (Data Factory, Dataflow), Analyse und BI/Reporting (PowerBi, Looker Studio usw.).
Erfahrung mit der Implementierung von Datamarts und Data Warehouses (SQL, BigQuery, Snowflake)
Wissen über Daten- und Event-Streaming-Tools (Kafka, Google Cloud Pub/Sub usw.)
Einsatz von Entwicklungspraktiken und Data Ops für optimierte automatisierte CI/CD-Pipelines, die die Qualität und Zuverlässigkeit der Lieferergebnisse verbessern.
Vertrautheit mit Überwachungs- und Protokollierungstools wie Prometheus, Grafana und DataDog.
Ein großes Interesse an KI-Technologien und -Tools und daran, wie Teams sie nutzen können, um die Lieferung und den Mehrwert für das Unternehmen und unsere Kunden zu beschleunigen.
Ausgezeichnete Fähigkeiten in Führung, Kommunikation und Stakeholder-Management