Über die Position
Wer sind wir?
Skai (ehemals Kenshoo) ist eine führende Omnichannel-Marketingplattform, die fortschrittliche KI und maschinelles Lernen nutzt, um intelligente Lösungen auf der Grundlage von Daten mit Performance-Medien zu liefern, die eine intelligentere Entscheidungsfindung, höhere Effizienz und maximale Erträge ermöglichen - und damit die Einnahmen von Unternehmen auf der ganzen Welt steigern. Zu den Partnern gehören Google, Meta, Amazon und Microsoft und viele mehr. ~Jährlich werden über die SkaiTM -Plattform Werbeausgaben in Höhe von 7 Mrd. USD verwaltet.
Wir wurden 2006 gegründet und sind 700 Mitarbeiter stark. Wir arbeiten hybrid und haben eine gute Mischung aus Heim- und Büroarbeit.
Was wirst du tun?
Als BI Data Engineer bei Skai spielst du eine Schlüsselrolle bei der Konzeption, Entwicklung und Pflege skalierbarer Datenlösungen, die sich positiv auf das Geschäft auswirken.
Hauptverantwortlichkeiten:
- Entwirf und implementiere robuste Datenmodelle, ETL-Pipelines und Datenflüsse, die erweiterte Analysen und Berichte im gesamten Unternehmen unterstützen.
- Entwickle neue Datenlösungen von Grund auf und pflege und verbessere die bestehende Infrastruktur
- Arbeite mit dem Datenarchitekten zusammen, um die Datenarchitektur von Skaizu verwalten und weiterzuentwickeln und sicherzustellen, dass sie das sich entwickelnde Geschäftsmodell genau widerspiegelt und unterstützt.
- Arbeite eng mit den Stakeholdern des Unternehmens zusammen, um komplexe Anforderungen in umsetzbare Daten zu verwandeln, die fundierte Entscheidungen ermöglichen.
- Werde zur Anlaufstelle für alle datenbezogenen Angelegenheiten in der Organisation.
Anforderungen
- Bachelor-Abschluss in Wirtschaftsingenieurwesen, Wirtschaftsinformatik oder einem verwandten Bereich.
- Mindestens 3+ Jahre in einer BI-Entwickler- oder Dateningenieurfunktion.
- Fortgeschrittenes SQL
- Python-Skripte - Für Datenmanipulation, Automatisierung und Pipeline-Unterstützung.
- Erfahrung mit BI-Tools : Wie Tableau, QlikView. Für die Erstellung von Dashboards und visuellen Einblicken.
- Data Warehouse Erfahrung.
- ETL-Optimierung - Erfahrung im Tuning von SQL und der Verbesserung von Datenabläufen.
- Erfahrung mit Snowflake und Airflow - ein großer Vorteil.
- Erfahrung mit CI/CD-Pipelines mit Jenkins - Vorteil.
- Vertrautheit mit modernen Data Stack Tools wie Databricks, Kafka, Spark, Docker - ein Plus.
Bewirb dich für diese Stelle
Klicken Sie auf die Schaltfläche, um das Formular zu laden.
Mehr Informationen