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Im Growth Data Engineering verantwortest du Daten von der Quellenanbindung bis zu Modellen und Kennzahlen für Kundengewinnung und Bindung. Mit SQL, Python und dbt entwickelst du Datenlösungen und verbesserst deren Betrieb anhand von SLOs, Datenqualität und Kosten. Zur Berliner Stelle gehören drei Büro- und zwei optionale Homeoffice-Tage sowie 30 Tage weltweites Arbeiten jährlich.
Eine interne Self-Service-Datenplattform für Data-, Analytics- und ML-Teams ist dein Arbeitsfeld. Du baust reproduzierbare Infrastruktur mit Terraform, Kubernetes und GCP, automatisierst den Betrieb und verantwortest Zuverlässigkeit sowie Skalierung. Die Mid-Level-Stelle ist in Berlin vor Ort angesiedelt und nennt mehr als vier Jahre Erfahrung mit internen Plattformen.
Du baust bei Helsing automatisierte Finanz-Datenpipelines zwischen SAP, Abacum und Citi und entwickelst KI-Agenten, die manuelle Finance-Workflows ersetzen. Zudem definierst du das Klassifizierungs- und Routing-Framework für Finance-AI-Workloads, damit sensible Daten nicht in öffentliche LLMs gelangen.