Vereinigte Staaten
Be Structured Technology Group
Gallup
Senior Data Engineer
Vereinigte Staaten
San Francisco, California, United States
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Über die Stelle
Entwickeln Sie das Datenfundament, das die Produkte, Analysen und KI-Innovationen von Gallup vorantreibt.
Als Senior Data Engineer bei Gallup konzipieren und erstellen Sie die produktiven Datensysteme, die unseren Produkt- und Forschungsteams hochwertige und analysebereite Daten zur Verfügung stellen. Sie übersetzen architektonische Visionen in skalierbare Pipelines, belastbare Datenmodelle und zuverlässige operative Workflows und unterstützen Gallup dabei, Altsysteme zu modernisieren und unsere KI-Ambitionen zu beschleunigen.
Ihre Aufgaben
- Konzeption und Implementierung zuverlässiger, skalierbarer Datenpipelines, die strukturierte und unstrukturierte Daten bei Gallup erfassen, verarbeiten und bereitstellen
- Aufbau von Transformations-Pipelines, die Rohdaten in hochwertige Datensätze für Analysen und Experimente umwandeln
- Implementierung mehrschichtiger Datenmodelle (Rohdaten → aufbereitete Daten → semantische Daten) zur Unterstützung von Analysen, Experimenten sowie KI/ML-Workflows, unter Berücksichtigung von Reproduzierbarkeit und Datenherkunft
- Überführung architektonischer Muster in produktionsreife Pipelines, Modelle und Infrastrukturen
- Design von Systemen im Hinblick auf Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Wartbarkeit in komplexen, sich entwickelnden Umgebungen
- Implementierung von Monitoring, Alerting und automatisierten Datenqualitätsprüfungen zur Verbesserung der Zuverlässigkeit und Observability
- Unterstützung bei der Störungsbehebung, Ursachenanalyse und operativen Verbesserungen
- Etablierung und Weiterentwicklung von Standards für Datenmodellierung, Pipeline-Design und operative Workflows
- Enge Zusammenarbeit mit Produktmanagern, Analysten, Data Scientists und Software-Entwicklern, um Datenanforderungen zu verstehen und skalierbare Lösungen zu entwickeln
- Unterstützung von Teams bei der Umstellung von manuellen und veralteten Workflows auf automatisierte, moderne Datensysteme
- Mentoring von Ingenieuren durch Code-Reviews und architektonische Diskussionen
Was Sie auszeichnet
- Exzellenz in der Umsetzung: Sie haben produktive Datensysteme aufgebaut und betrieben und verstehen die Realitäten eines zuverlässigen Pipeline-Betriebs im großen Maßstab.
- Praktische Problemlösungskompetenz: Sie bringen fundiertes technisches Urteilsvermögen bei unvollständiger Dokumentation, veralteten Workflows und sich ändernden Anforderungen ein. Sie treffen durchdachte Abwägungen und priorisieren Aufgaben intelligent.
- Moderner Daten-Entwickler: Sie sind versiert in Ingestion-Frameworks, Transformations-Pipelines und mehrschichtiger Datenmodellierung und setzen architektonische Vorgaben in saubere, produktionsreife Implementierungen um.
- Kooperativer Partner: Sie arbeiten gerne teamübergreifend mit Produkt-, Analyse- und Engineering-Teams zusammen und können geschäftliche Anforderungen in skalierbare technische Fähigkeiten übersetzen.
- KI-orientierte Denkweise: Sie sind neugierig auf KI und moderne Tools, experimentieren über Ihre tägliche Arbeit hinaus und denken gezielt darüber nach, wie Datenmodellierung und Datenzugänglichkeit KI-Systeme und deren Reproduzierbarkeit unterstützen.
- Erfahrung in der Leitung oder Beteiligung an der Modernisierung von Datenplattformen oder Migrationen aus Altsystemen ist ausdrücklich erwünscht
- Erfahrung mit AWS erwünscht
- Erfahrung in der direkten Zusammenarbeit mit nicht-technischen Stakeholdern und der Beeinflussung von Geschäftsentscheidungen aus technischer Sicht erwünscht
- Erfahrung in der engen Zusammenarbeit mit KI-Teams in Umgebungen, in denen Datenqualität und Reproduzierbarkeit entscheidend sind, erwünscht
Was Sie mitbringen
- Abgeschlossenes Bachelor- oder Masterstudium in Informatik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Bereich oder eine vergleichbare Qualifikation erforderlich
- Mindestens fünf Jahre Erfahrung im Bereich Data Engineering oder backend Engineering mit Fokus auf Datensysteme erforderlich
- Fundierte SQL-Kenntnisse und ein tiefgreifendes Verständnis der Datenmodellierung erforderlich
- Erfahrung in der Konzeption und dem Betrieb von produktiven Datenpipelines erforderlich
- Erfahrung mit Orchestrierungstools wie Airflow oder Dagster erforderlich
- Erfahrung mit der Ausführung von dbt-Workflows oder vergleichbaren Transformations-Frameworks erforderlich
- Praktische Erfahrung mit Cloud-Datenplattformen wie Snowflake, Databricks oder BigQuery erforderlich
- Fundierte Programmiererfahrung in Python oder ähnlichen Sprachen erforderlich
- Erfahrung bei der Implementierung von Frameworks für Datenqualität, Monitoring oder Observability erforderlich
- Die Bereitschaft, mindestens drei Tage pro Woche vor Ort im Büro von Gallup in San Francisco zu arbeiten, ist erforderlich
Über Gallup
Bei Gallup verändern wir die Welt – einen Kunden nach dem anderen – durch außergewöhnliche Analysen und Beratung zu allen wichtigen Themen, die die Menschheit betreffen. Erfahren Sie mehr über unsere Arbeit und das Leben bei Gallup.
Gallup bietet ein umfassendes Leistungspaket, das Kranken-, Zahn-, Augen-, Lebens- und andere Versicherungsoptionen umfasst; einen vollständig unverfallbaren 401(k)-Altersvorsorgeplan mit Arbeitgeberzuschuss; ein Mitarbeiterbeteiligungsprogramm; Erstattung von Fahrtkosten für den öffentlichen Nahverkehr; Leistungen zur Familiengründung; ein Mitarbeiterunterstützungsprogramm sowie verschiedene Erstattungen und Aktivitäten, die das Wohlbefinden unserer Mitarbeiter fördern. Wir bieten zudem ein
geschätztes jährliches Gehaltsband von $220,000-$260,000 für diese Position. Die Gehälter basieren auf einer Vielzahl von Faktoren, einschließlich der Ausbildung, Erfahrung und Fähigkeiten des Einzelnen.
Gallup ist ein Arbeitgeber, der Chancengleichheit fördert. Wir berücksichtigen alle qualifizierten Bewerber ohne Rücksicht auf Rasse, Hautfarbe, Religion, Geschlecht, nationale Herkunft, Behinderung, geschützten Veteranenstatus, sexuelle Orientierung, Geschlechtsidentität oder jede andere gesetzlich geschützte Grundlage in Übereinstimmung mit geltendem Recht.
Um die Datenschutzerklärung von Gallup einzusehen, klicken Sie bitte auf diesen Link: gallup.com/privacy. Diese Datenschutzrichtlinie soll Ihnen helfen zu verstehen, welche Informationen wir sammeln, warum wir sie sammeln und wie Sie Ihre Informationen aktualisieren, verwalten und löschen können. Ihre Bewerbung und die von Ihnen bereitgestellten Informationen werden in den Vereinigten Staaten verarbeitet und gespeichert.
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