In dieser spannenden Rolle als Data Engineering Lead sind Sie der technische Rückhalt unseres globalen Datenökosystems. Sie sind verantwortlich für den Aufbau und die Pflege der Infrastruktur, auf der unsere gesamte Datenstrategie basiert – von der Datenpipeline bis hin zum Data Warehouse. Sie führen ein kleines, hochmotiviertes Team von Dateningenieuren und arbeiten eng mit dem Global Analytics Lead sowie dem Data Product Manager zusammen. Ihre Hauptaufgaben umfassen das Design, den Aufbau und die Wartung unseres globalen Data Warehouses und der ETL/ELT-Pipelines. Sie setzen Standards dafür, was die gesamte Agentur aus datentechnischer Sicht erreichen kann. Zudem coachen Sie Ihr Team in Best Practices rund um Codequalität, Dokumentation und Systemzuverlässigkeit und schaffen so ein Umfeld, in dem jeder wachsen kann. Als technischer Ansprechpartner für den Global Analytics Lead übersetzen Sie analytische Visionen in skalierbare, automatisierte Produktionsmodelle und verwandeln Ideen in reale Systeme. Sie arbeiten eng mit dem Data Product Manager zusammen, um sicherzustellen, dass unsere internen Datenprodukte durch effiziente, leistungsstarke und kosteneffiziente Datenströme unterstützt werden. Diese Position bietet Ihnen die Möglichkeit, in einem dynamischen und kreativen Umfeld zu arbeiten, in dem Innovation und Zusammenarbeit gefördert werden.

Der ideale Kandidat bringt 4 bis 7 Jahre Erfahrung im Bereich Data Engineering mit und hat nachweislich skalierbare Dateninfrastrukturen aufgebaut. Sie sollten über Expertenkenntnisse in SQL und Python verfügen, wobei das Schreiben von sauberem, leistungsfähigem Code für Sie selbstverständlich ist. Praktische Erfahrung mit modernen Cloud-Datenlagern wie BigQuery, Snowflake oder Redshift ist erforderlich. Zudem sollten Sie mindestens ein Datenvisualisierungstool wie Power BI oder Looker beherrschen. Sie haben fundierte Kenntnisse in Git und modernen Versionierungsmethoden. Erfahrung in der Führung oder Mentoring von Ingenieuren ist von Vorteil, ebenso wie die Fähigkeit, technische Herausforderungen in geschäftliche Lösungen zu übersetzen. Ein Interesse an KI/ML, insbesondere in Bezug auf die Kategorisierung von sozialen Inhalten, ist wünschenswert. Multilingualismus oder Erfahrung in multikulturellen, internationalen Teams sowie ein echtes Gespür für Kultur, Creator-Ökosysteme und Konsumverhalten runden Ihr Profil ab.