Senior Data Engineer in Warsaw

Vollzeit, B2B | Remote in der EU / Polen | Kontext US-Sportversicherung

Wir sind ein KI-nativer Daten- und Technologiepartner für Private Capital und das Gesundheitswesen. 2010 gegründet und mit Hauptsitz in Warschau arbeiten wir mit führenden PE-Unternehmen, VC-Fonds und Organisationen des Gesundheitswesens zusammen, um proprietäre Dateninfrastrukturen aufzubauen, KI-Lösungen einzusetzen und den Wandel hin zu KI-nativen Arbeitsweisen voranzutreiben. Unsere Kunden verwalten insgesamt Vermögenswerte von mehr als $1.2T+. Unsere Projekte dauern im Durchschnitt fünf Jahre. Unser NPS liegt über 80.

Die Gelegenheit: Unser Kunde ist ein führendes US-Versicherungsunternehmen für Jugend- und College-Sport. Das Unternehmen versichert Athleten, Teams und Organisationen und bietet unter anderem innovative Produkte, die Verletzungs- und Transfer-Risiken für College-Athleten in der NIL-Ära bepreisen. Die Datenlandschaft steht an einem Wendepunkt: Eine veraltete Enterprise-ETL-Plattform wird diesen Herbst außer Betrieb genommen, Pipelines werden auf einen modernen Orchestrierungs-Stack umgestellt und die gesamte Plattform wird auf Azure konsolidiert.

Du wirst Teil eines kleinen Senior-Teams, bestehend aus einem Tech Lead und einem Senior Backend Engineer, und bildest das technische Rückgrat des Accounts in Vollzeit. Das ist keine Rolle, in der du einfach Tickets abarbeitest. Im Umfeld des Kunden geht es schnell voran, und manches ist unklar. Von uns wird erwartet, Vorschläge zu machen, Entscheidungen zu treffen und Ergebnisse zu liefern, statt auf Spezifikationen zu warten. Du arbeitest direkt mit Stakeholdern auf CTO-Ebene des Kunden sowie mit den Engineering-Teams seiner Partner und Dienstleister zusammen.

Deine Aufgaben:

• Datenpipelines in Airflow (oder vergleichbaren Tools) für Azure und Snowflake entwerfen, erstellen und betreiben und dabei eine veraltete ETL-Plattform ersetzen.
• ML- und Scoring-Workflows für Verletzungsrisiko- und Preismodelle aus Jupyter-Notebooks in zuverlässige, planmäßig ausgeführte Pipelines überführen, einschließlich saisonaler Retrainings.
• Datenfeeds von Drittanbietern, etwa Sportdatenanbietern wie Sportradar, sowie interne Anwendungsdatenbanken einlesen und verwalten.
• Reporting-Ergebnisse für Versicherungsträger und Partner erstellen und pflegen (Bordereau-Reporting).
• DevOps für die Datenplattform verantworten: Azure-Infrastruktur, IaC, CI/CD, Monitoring, Secrets und Zugriffsverwaltung.
• Die AWS-zu-Azure-Migration und die Optimierung der Infrastrukturkosten unterstützen.
• Direkt mit Stakeholdern des Kunden und externen Vendor-Teams an mehreren parallel laufenden Arbeitssträngen zusammenarbeiten, überwiegend asynchron (Jira, Slack).

Erforderliche Kenntnisse und Erfahrung:

• Senior-Erfahrung im Data Engineering: sehr gute Python- und SQL-Kenntnisse, solide Datenmodellierung und Produktionserfahrung mit einem modernen Orchestrator (Prefect, Airflow oder Dagster).
• Solide praktische Erfahrung mit Azure, einschließlich Datendiensten, Speicher, Compute, Netzwerken und Identität, sowie Sicherheit im Betrieb produktiver Workloads auf Azure.
• Produktionserfahrung mit Snowflake oder einem anderen Cloud Data Warehouse.
• DevOps-Kenntnisse im Einsatz für Datenplattformen: Docker, CI/CD, Infrastructure as Code (Terraform oder vergleichbar), Monitoring und Alerting.
• KI-native Arbeitsweise: Du nutzt Tools wie Claude und Cursor als festen Bestandteil deiner Arbeit, auch außerhalb deiner Komfortzone.
• Flexibilität und Verantwortungsbewusstsein: Du übernimmst bereitwillig Aufgaben außerhalb des reinen Data Engineerings, etwa an einem Java-Service, an einem Frontend oder bei einem Infrastrukturvorfall, und bringst sie zum Abschluss.
• Selbstständige Arbeitsweise: Du kannst unklare Anforderungen eingrenzen, Lösungen vorschlagen und sie ohne engmaschige Aufsicht umsetzen.
• Fließendes Englisch und klare, proaktive Kommunikation mit nichttechnischen Stakeholdern.

Von Vorteil:

• Erfahrung mit Cloud-Migrationen, also der Verlagerung von Workloads, Datenbanken und Pipelines zwischen Clouds oder Plattformen.
• Erfahrung in der Versicherungsbranche, bei Finanzdienstleistern oder in anderen regulierten Umgebungen.
• MLOps-Erfahrung, etwa mit Infrastruktur für Modelltraining, Feature-Pipelines und planmäßigem Scoring.
• Genügend Erfahrung, um Java- und JavaScript/React-Codebasen lesen und verstehen zu können.
• Erfahrung mit der Übernahme und Stabilisierung von Systemen, die von anderen entwickelt wurden.

Vorteile:

• Uneingeschränkter KI-Stack und Premium-Ausstattung: Vollständig bezahlte Lizenzen für Cursor, Claude Pro usw.
• Volle Autonomie, Remote-first: Keine überflüssigen Meetings, kein Jira-Overhead, kein Mikromanagement. Du verantwortest deinen Arbeitsablauf.
• Direkter Einfluss: Du arbeitest persönlich mit unserem CEO, CTO und unseren VPs sowie direkt mit der Führung des Kunden zusammen.
• Engineering-Kultur an der technologischen Spitze: Arbeite mit herausragenden Engineers zusammen, die Systeme entwickeln und ausliefern, auf deren Grundlage echte Geschäftsentscheidungen getroffen werden.