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Data Architect
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Über die Stelle
WIR STELLEN EIN! Wenn Sie Daten lieben und nach unbegrenzten Wachstumsmöglichkeiten suchen, möchten wir mit Ihnen über eine Anstellung bei Further sprechen.
Data Architect
Sie verantworten das Daten-Backbone der Plattform: die kanonische Event-Hülle, den mandantenfähigen Transaktionsspeicher, die Read-Side-Projektionen, die jede Konsolenansicht und API-Antwort antreiben, sowie die KI/ML-Dateninfrastruktur, die das System intelligent statt nur instrumentiert macht. Dies ist keine Spezialistenrolle. Wir stellen eine Person ein, die alle drei Bereiche mit Produktionserfahrung abgedeckt hat und gleichzeitig die Kompromisse managen kann. Das Datenvolumen ist beträchtlich, das Problem der Schema-Evolution ist schwierig, die Anforderungen an die Mandantenisolierung sind unnachgiebig und die KI-Workloads sitzen obendrauf. Wenn einer dieser drei Bereiche Sie nicht interessiert, ist dies nicht die richtige Rolle für Sie. Sie arbeiten Schulter an Schulter mit dem Solution Architect am kanonischen Datenmodell und mit dem Senior Developer an der Implementierung. Sie schreiben die Migrations-Playbooks, die Upcaster-Ketten, die Projektions-Rebuild-Prozeduren und die Runbooks, die uns nachts ruhig schlafen lassen. Sie werden in unserem Hauptsitz in Dallas, TX, mit einem hybriden Zeitplan arbeiten. Das Team ist dienstags, mittwochs und donnerstags im Büro.
Further ist ein Daten-, Cloud- und KI-Unternehmen, das sich darauf konzentriert, Unternehmen dabei zu helfen, Rohdaten in die richtigen Entscheidungen umzuwandeln. Wir haben eine preisgekrönte Kultur außergewöhnlicher Mitarbeiter. Unser Ziel ist es, Menschen zu befähigen, erfolgreich zu sein, damit Unternehmen erfolgreich sein können. Wir glauben, dass die Arbeit, die Sie leisten, wichtig sein sollte – sie sollte für Sie beruflich und persönlich bedeutsam sein und sowohl für Sie als auch für unsere Kunden positive Auswirkungen haben. Wenn das für Sie spannend klingt, lassen Sie uns plaudern!
Mindestanforderungen
Welche Erfahrungen sollten Sie mitbringen
- 10+ Jahre Erfahrung in Data Engineering, Datenplattformen oder Datenbankarchitektur, davon mindestens 3 mit Verantwortung für die Architektur, nicht nur die Implementierung.
- Produktionserfahrung mit Event-Sourcing-Systemen. Sie haben persönlich eine Event-Hülle implementiert oder weiterentwickelt, sich mit dem Upcaster-Ketten-Problem auseinandergesetzt und mit den Konsequenzen einer frühen Schema-Entscheidung gelebt.
- Tiefgehende Postgres-Expertise: Schema-Design, Indizierung, Abfrageplananalyse, RLS. Nicht „Ich habe Postgres verwendet“, sondern „Ich weiß, was ich im Vergleich zum letzten Team anders machen würde.“
- Erfahrung mit Streaming-Plattformen: Kafka, Redpanda, Pulsar oder Kinesis. Sie verstehen den Unterschied zwischen einem Topic, einer Partition, einer Consumer Group und einer Saga und haben für alle entworfen.
- Produktionserfahrung mit analytischer Dateninfrastruktur: Warehouse-Design (Snowflake, BigQuery, Databricks, ClickHouse) oder moderne OLAP-Muster. Sie können ein Event-Log nehmen und eine abfragbare Form erstellen, die Analysten und KI-Systeme tatsächlich nutzen können.
- Praktische Erfahrung mit KI/ML-Dateninfrastruktur: Vektordatenbanken (pgvector, Pinecone, Weaviate, Qdrant), Embedding-Pipelines, Retrieval-Muster. Sie haben ein RAG-System ausgeliefert, das funktioniert hat, und Sie wissen, warum die meisten davon nicht funktionieren.
- Starke SQL-Kenntnisse, stark genug, um die Anlaufstelle für andere Ingenieure zu sein.
Bewerber müssen derzeit in der Lage sein, in den Vereinigten Staaten Vollzeit zu arbeiten. Das Unternehmen erwartet nicht, dass es für diese Einzelposition Sponsoring für einen Arbeitsvisastatus (z. B. H-1B, TN usw.) bereitstellt.
Von Vorteil
- Drizzle, Prisma oder ein anderes modernes TypeScript ORM mit Produktionserfahrung.
- Erfahrung mit Workflow-Engines (Temporal, Cadence, Airflow) und den Datenimplikationen von langlaufenden Prozessen.
- Hintergrund in Feature Stores, ML-Pipelines oder Model-Evaluation-Infrastruktur.
- Erfahrung mit semantischen Layern: dbt, Cube oder Malloy.
- Compliance-Erfahrung: SOC 2, HIPAA, GDPR, Datenresidenz. Die Audit-Story ist Teil der Daten-Story.
- Open-Source-Arbeit oder öffentliche Veröffentlichungen zur Datenarchitektur.
Was Sie in dieser Rolle tun werden
- Die kanonische Event-Hülle und die Strategie zur Schema-Evolution: wie Events versioniert werden, wie Upcaster verkettet werden, wie Projektionen neu aufgebaut werden und wie wir Felder hinzufügen, ohne die Historie zu brechen. Sie schreiben die Regeln und setzen sie im Code-Review durch.
- Die transaktionale Datenschicht: Postgres Schema-Design, Mandantenisolierung durch Row-Level-Security, Indizierungsstrategie, Abfragemuster und Migrationsdisziplin. Jede Tabelle in einer Datenebene trägt eine tenant_id und eine Policy. Darum kümmern Sie sich.
- Die Read-Side-Architektur: Projektionsdesign, Materialized Views, semantischer Layer für nachgelagerte Analyse- und KI-Nutzung. Sie entscheiden, wie wir vom Event-Log zur abfragbaren Form gelangen und wie diese Form kostengünstig zu warten ist.
- Die KI/ML-Dateninfrastruktur: Vektorspeicher, Embedding-Pipelines, Retrieval-Augmented-Generation-Muster, Feature Stores, wo zutreffend, und die Lineage, die uns vertrauen lässt, was zurückkommt.
- Data Governance: Lineage, Aufbewahrung, Löschung (das Recht auf Vergessenwerden in einem mandantenfähigen Event-Sourcing-System ist ein echtes Problem, das Sie lösen werden) und die Audit-Story für jede Kunden-Dateneinheit, die wir verarbeiten.
- Das operative Playbook: Projektions-Rebuilds, Replay-Prozeduren, Schema-Migrationen bei Live-Daten, Vektorindex-Wartung, Kapazitätsplanung. Wenn die Datenebene um 2 Uhr morgens Probleme macht, rettet Ihr Runbook den diensthabenden Ingenieur.
Unser Total Rewards Programm ist auf Ihren Schutz, Ihre Sorgenfreiheit und Ihr allgemeines Wohlbefinden ausgelegt. Zusätzlich zu unseren herausragenden Grundleistungen bieten wir eine medizinische Option mit Netto-Null-Kosten, Beiträge des Unternehmens zu Ihrem HSA, Unterstützung bei der Fruchtbarkeit, vollständig bezahlten Elternurlaub, ein monatliches Budget für Ihr Lifestyle Spending Account und vieles mehr.
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